【摘要】：在應(yīng)用傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃問題中,機(jī)器人對(duì)移動(dòng)障礙物避障效率較低,路徑中存在局部極小點(diǎn)。針對(duì)這些缺陷,構(gòu)建了一種基于勢(shì)流理論的勢(shì)場(chǎng)模型。在該模型中,勢(shì)流理論中的概念與路徑規(guī)劃中的概念一一對(duì)應(yīng),修正函數(shù)解決了勢(shì)流理論中與路徑規(guī)劃問題的矛盾之處,如點(diǎn)匯處速度無窮大等。為了保證對(duì)移動(dòng)障礙物避障的可靠性,應(yīng)用茹科夫斯基變換對(duì)勢(shì)場(chǎng)分布及函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)。模型經(jīng)改進(jìn)后,為解決局部極小問題,本文進(jìn)一步使用了點(diǎn)渦的概念,此后又加入虛擬點(diǎn)源以優(yōu)化軌跡。最后,討論了多障礙物勢(shì)場(chǎng)加權(quán)疊加方法。仿真實(shí)驗(yàn)中,在多種避障情景下對(duì)比了改進(jìn)前后的勢(shì)場(chǎng)法。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)勢(shì)場(chǎng)能夠引導(dǎo)機(jī)器人對(duì)移動(dòng)障礙物進(jìn)行靈活避障,在避免局部極小點(diǎn)時(shí)較傳統(tǒng)方法更為有效。
[Abstract]:In the path planning problem of mobile robot using the traditional artificial potential field method, the robot has low efficiency in avoiding obstacles, and there are local minimum points in the path. Aiming at these defects, a potential field model based on potential flow theory is constructed. In this model, the concept of potential flow theory corresponds to the concept of path planning one by one, and the correction function solves the contradiction between potential flow theory and path planning problem, such as infinity of velocity at point convergence, etc. In order to ensure the reliability of obstacle avoidance for moving obstacles, the distribution and function of potential field are improved by using Zhukowski transform. In order to solve the problem of local minima, the concept of point vortex is further used in the model, and then virtual point source is added to optimize the trajectory. Finally, the weighted superposition method of multi-obstacle potential field is discussed. In the simulation experiment, the potential field method before and after the improvement is compared in many kinds of obstacle avoidance scenarios. The simulation results show that the improved potential field can guide the robot to avoid obstacles flexibly and is more effective than the traditional method in avoiding local minima.
【作者單位】： 湖南科技大學(xué)先進(jìn)礦山裝備教育部工程研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61572185,60975069) 湖南省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2014GK3160)資助
【分類號(hào)】：TP242

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本文編號(hào)：2152035