基于人工势场法的机器人避障问题研究

发布时间：2020-08-07 20:38

【摘要】：机器人避障技术及算法优化是智能机器人技术的重要分支和研究热点。避障算法共分为全局避障算法和局部避障算法两类,本文选择了局部避障算法中对未知环境适应性较强、便于建模、计算次数少的人工势场法进行了重点分析研究。传统人工势场法共有两种缺陷,分别是目标不可达问题和两种类型的局部极小值问题,第一种类型的局部极小值问题中的机器人、障碍物、目标点在一条直线上,且障碍物位于机器人与目标点中间,第二种类型的局部极小值问题中机器人和目标点连线上不存在影响范围包含机器人的障碍物,也是最为常见的局部极小值问题类型。为了解决目标不可达问题,提出了改进斥力场函数的人工势场法,在传统人工势场法斥力场函数上乘以机器人与目标点距离的N次方,保证了目标点为全局势场最小点。在分析了改进斥力场函数的人工势场法只适用于解决目标不可达问题,并不适用于解决局部极小值问题之后,设计了“逃逸力”思想优化改进斥力场函数的人工势场法,在机器人陷入局部极小值问题时,使用逃逸力优化思想给机器人提供一个附加控制力,帮助机器人逃出第二种类型的局部极小值点,使得机器人可以直接从两个障碍物中间通过,同时解决了目标不可达问题和第二种类型的局部极小值问题。由于未知环境中障碍物分布的位置随机且可能十分密集,很可能同时出现目标不可达问题和两种类型的局部极小值问题。为了同时解决目标不可达问题和两种类型的局部极小值问题,提出了组合优化的人工势场法,在改进斥力场函数的人工势场法的基础上结合了重新定义斥力分力方向的优化思想,使得机器人所受的目标点给予的引力方向与每个障碍物给予的斥力分力方向的夹角不大于90°,消除了目标不可达问题和两种类型的局部极小值问题产生的必要条件,不仅同时解决了两种类型的局部极小值问题和目标不可达问题,而且保留了人工势场法原有的优点,仿真结果显示该算法可行,对障碍物数量多、分布密集且位置随机的环境的适应性极强,规划出的路径十分合理,弥补了改进斥力场函数的人工势场法和加入逃逸力优化思想的改进斥力场函数的人工势场法的所有局限性。
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP242

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本文编号：2784497