复杂环境下解决势场法局部极小问题的路径规划方法

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1、第17卷第4期哈尔滨理工大学学报Vol.17No.42012年8月JOURNALOFHARBINUNIVERSITYOFSCIENCEANDTECHNOLOGYAug．2012复杂环境下解决势场法局部极小问题的路径规划方法1，221刘传领，梁咏梅，杨静宇(1．南京理工大学计算机科学与技术学院，江苏南京210094;2．商丘职业技术学院计算机系，河南商丘476100)摘要:多年来势场法路径规划的局部极小问题就一直被广泛关注，针对人工势场法所固有的缺陷提出了一种改进的移动机器人路径规划方法．方法利用膨胀与腐蚀算法对机器人的工作空间进行预处理，来优化工作环境，并使用改进的势场法进行机器人导航，

2、以改善其运动轨迹;另外通过设置子目标点使陷入局部极小的机器人快速“逃离”极小状态．仿真结果表明本文算法在复杂环境下解决机器人路径规划的局部极小问题是有效的．关键词:势场法;路径规划;局部极小;膨胀与腐蚀算法;子目标点中图分类号:TP24文献标志码:A文章编号:1007－2683(2012)04－0078－05AMethodforSolvingLocalMinimumProblemofPathPlanningBasedonPotentialFieldinComplexEnvironments1，221LIUChuang-ling，LIANGYong-mei，YANGJing-yu(1．Co

3、llegeofComputerScienceandTechnology，NanjingUniversityofScienceandTechnology，Nanjing210094，China;2．DepartmentofComputer，ShangqiuVocationalandTechnicalCollege，Shangqiu476100，China)Abstract:Thelocalminimumproblemofpathplanningbasedonpotentialfieldhasattractedattentionformanyyears．Fortheinnatelimitat

4、ionsofpotentialfield，animprovedmethodformoblierobotpathplanningisproposedinthispaper．Inthismethod，expansionanderosionalgorithmsareusedtopretreatandoptimizetheworkspaceofrobotandimprovedpotentialfieldisusedtonavigaterobot．Furthermore，sub-goalpointissetforrobottogetridoflocalminimizationrapidly．The

5、simulationresultsindicatethatthismethodiseffectivetosolvelocalminimumprob-lemforrobotpathplanningincomplexenvironments．Keywords:potentialfieldmethod;pathplanning;localminima;expansionanderosionalgorithm;sub-goalpoint器人的运动空间定义为一个抽象势场，该势场为目0引言标位置的引力场和运动空间中障碍物的斥力场的叠［2－4］加，机器人在合势场的作用下运动．引力场函数路径规划是移动机

6、器人领域的重要研究内容之随机器人与目标点的距离增加而单调递增，且方向一，它是指在有障碍物的环境中，按照给定的方法寻指向目标点;斥力场函数在机器人处在障碍物位置找一条从起始点到终点的、安全的、无碰撞的机器人时有一极大值，并随机器人与障碍物距离的增大而运动路径．将人工势场法应用于机器人避障首先是单调减小，方向指向远离障碍物方向．因人工势场法［1］由O．Khatib在1986年提出来的，其实质是把机计算简单、易于实现，因而得到了广泛的应用［5－7］．收稿日期:2011－07－26基金项目:国家自然科学基金重大研究计划重点项目(90820306);国家自然科学基金面上项目(60705020)．作

7、者简介:刘传领(1971—)，男，博士研究生，副教授，E-mail:lch2709598@sina．com．第4期刘传领等:复杂环境下解决势场法局部极小问题的路径规划方法79机器人在合势场的作用下，从高势场位置沿势1，2，…，n)并且与自由栅格集合O珚相邻的栅格x，用场的负梯度方向逐步向低势场位置运动，由于目标障碍物集合Oi内的元素填充AG(x)集合．点被设计为合势场的全局极小点，因此，从理论上来定义2腐蚀运算:设AG(x)为机器人