基于改进的人工势场法的路径规划方法研究.pdf

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1、机器人技术《自动化技术与应用》2016年第35卷第3期Robotics基于改进的人工势场法的路径规划方法研究霍凤财．任伟建，刘东辉(1．东北石油大学电气信息工程学院，黑龙江大庆163318；2．中海油能源发展股份有限公司采油服务公司，天津300450)摘要：人工势场法是一种被广泛应用的机器人动态路径规划方法，但存在一定局限性。本文在介绍人工势场法原理的基础上，提出用随机变动目标点的方法，使机器人跳出势场的局部最小值点。接着采用连锁网络的方法，解决机器人在障碍物密集区域轨迹出现震荡的问题。最后编写融合

2、以上改进算法的人工势场法仿真程序，对算法的可行性进行验证。关键词：路径规划；动态目标点，连锁网络中图分类号：TP13文献标识码：A文章编号：1003—7241(2016)03—0063—05ResearchOnPathPlanningMethodBasedOnImprovedArtificiaIPotentialFieldMethodHUOFeng—cai，RENWei-jian，LIUDong-hui(1．ElectricalandInformationEngineering，NortheastP

3、etroleumUniversity,Daqing163318China；2．CNOOCEnergyTechnology＆Services—OilProductionServicesCo．，Tianjin300450China)Abstract：Theartificialpotentialfieldmethodisawidelyuseddynamicpathplanningmethodforrobots，buttherearecertainlimitations．Basedontheintruduc

4、tionoftheprincipleoftheartificialpotentialfieldmethod，themethodofchangingthetargetpointrandomlyisproposedinthepape~SOthattherobotcanjumpoutofthelocalminimumpointinthepotentialfield．Thenthemethodofchainnetworkisusedtosolvetheproblemofrobot’Sshockingtrac

5、kindenseobstaclesarea．Finally,thesimulationprogramoftheartificialpotentialfieldmethodcombiningtheimprovedalgorithmsiswrote，toverifythefeasibilityofthealgorithm．Keywords：pathplanning；dynamictargetpoint；chainnetwork1引言场法在障碍物分布密集的区域会使机器人的路径产生震一直以来，机器人路径规划

6、问题备受研究者的关注。荡，严重影响控制的质量。文献[10】给出了通过连锁网人工势场法是Khatib于1986年提出，后来经过发展已络的方法，可以解决机器人行走过程中的震荡问题。经成为路径规划中较为成熟、高效的规划方法[6-8]o然而本文给出一种随机变动目标点的方法，来避免某处人工势场法在复杂障碍物情况下，在某处势场为0时还出现势场为0的情况，进一步地，为了克服震荡问题，是会陷人局部极值点，进而不能到达目标点。文献【9】提把连锁网络与动态目标点法结合，来改进人工势场法，出加虚拟目标点的方法来使机器人跳

7、出局部极值点，但保证其在障碍物环境变化较快的情况下，实时地规划出是需要时时判断机器人何时陷入局部最优值，这带来了一条流畅的路径。计算负担，同时在一个限定区域内，势场周期性的出现也会带来机器人无法走出该区域的问题。另外，人工势2人工势场法原理势场法的基本思想是建立一种目标位置处的引力场收稿日期：2014-12-29和障碍物位置处的斥力场共同作用下人工势场¨。在《自动化技术与应用》2016年第35卷第3期机器人技术Robotics进行路径规划时沿着场强的方向，也就是势函数下降时，兵引力将变得非常小，看此

8、时旁边有个障碍物的诸，的方向来进行路径的搜索，所以叫做人工势场法。在强的斥力作用将导致机器人最终无法到达目标点，显然探明了障碍物环境中可行走区域以后，在机器人的运应该在机器人接近目标点时对应的斥力也要进行衰减，本文的做法是加入一个(p-p。1)乘子，以保证当机器人动空间中建立一个势场E，该势场由两部分组成：一是接近目标点时斥力的迅速衰减，为了使其衰减速度大于引力场E，其场强随着机器人与目标点的距离的增加引力的衰减速度，改进的斥力场函数如下：而增强，且受力的方向是由机器