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改进人工势场法的移动机器人路径规划

更新时间:2009-03-28

0 引言

移动机器人的路径规划是机器人研究领域的一个重要分支,其路径规划的任务是在具有障碍物的环境中,按照一定的评价标准,寻找一条从起始位置到达目标位置的无碰撞路径[1]。目前,移动机器人的路径规划策略主要有两种:一种是未知环境下,基于传感器信息的路径规划;另一种是已知环境信息下的路径规划[2]

人工势场法是一种常用的解决移动机器人路径规划问题的方法,其计算量较小、实时性高、反应速度快、规划轨迹平滑。但是,人工势场法也存在局部极小点、无法到达目标点等缺点,即在某个点,引力和斥力刚好大小相等且方向想反,物体陷入局部最优解或震荡[3]。即当引力与斥力的合力为零或接近零时,机器人会认为已经到达目标点而停止前进或在一定区域内徘徊,造成机器人永远无法到达目标点,而陷入局部极小点。

(3)Cd是潜在生态危害最大的因子,Mn等其他5 种重金属的危害轻微;由多元素综合潜在生态风险指数(RI)来看,该地区存生态风险轻微-中等,表明矿区周边土壤整体生态风险较轻。

在科室中选择3~4名专业知识扎实,护理经验丰富的护士组成专门的护理干预小组,对患者进行量化评估和记录,建立患者的个人档案,将患者的年龄、性别、诊断、病情、性格、文化程度、家庭状况、心理状况、活动状况以及生活习惯等详细记录。在开展优质护理干预前,依据患者自身的病情制定针对性的护理干预措施及健康教育方法。

针对上述问题,许多学者对算法进行大量改进性研究。文献[4]通过增加虚拟目标点与原目标点共同作用于机器人来帮助机器人摆脱局部极小点,文献[5]基于人工势场法原理,将机器人的人工势场算法分为3层进行设计和轨迹规划,文献[6]利用几何方法重新规划路径使小车摆脱局部极小点,文献[7]提出了一种通过添加附加控制力的方法摆脱局部极小点。

针对传统人工势场算法存在的局部极小点问题,本文提出了一种改进的人工势场法。该算法在判断移动机器人陷入局部极小点时,使用选取在障碍物一侧的中间目标点将机器人引导出局部极小点区域,在机器人摆脱局部极小点时,再使用真正的目标点引导机器人继续向原目标点运动。当机器人离目标点比较近的时候,机器人则忽略斥力影响而直接到达目标点,避免因引力几乎为零而斥力比较大时,造成机器人在目标点徘徊现象。

1 传统人工势场法

按照上述算法步骤,在Matlab和MobileSim平台上进行仿真,验证该方法的有效性。

(3)问题处理:集装箱上的铅封被毁、控制中心发现无效铅封拒绝开封、电子铅封内嵌芯片失灵等情况都属于本系统的问题,需要提出处理问题办法[2]。

1.1 引力场

当机器人距离目标点越近,势能越小,当引力为零时,到达目标点。引力函数定义为:

 

其中 为正比例位置增益系数; 表示 点到

1.2 斥力场

在小学数学的教学过程中,想要促进高效课堂的构建,就必须重视学生的核心素养的培养。因为老师只有将学生的核心素养提升上去了,才可以在一定的程度上促进课堂的教学效率,刺激学生的自主学习能力提升,从而有利于高效课堂的构建。这也就要求老师在平常的教学过程中,可以积极利用一些有效的教学方法去吸引学生的注意力,让学生对小学数学的学习充满兴趣,这样才可以从基础上让学生对于数学充满热情,增强学生上课的积极性。本文主要通过对教学问题的分析以及构建高效课堂的策略进行研究,得出几点结论。

 

其中, 为正比例位置增益系数; 表示 点的影响范围。

1.3 合力场

根据上述定义的引力场函数和斥力场函数,可以得到整个运行空间的总势能函数,机器人的总势能为机器人所受的引力和斥力之和,因此总势能函数为:

 

机器人所受合力为总势能的负梯度:

 

如果机器人陷入局部极小点,则使用中间目标点引导机器人脱离该区域。中间目标点一般选取在障碍物的一侧,使中间目标点、障碍物、机器人不在一条直线上,这样机器人便不再徘徊,待行走一定步长后再用真正目标点引导机器人向原目标点运动。

 

苏:的确,现在的人唱不出来那个味道了,水土的关系,我们的歌声里头有高原味。藏族歌曲里有颤音,我们羌族歌曲里也有颤音。沙朗有几百首歌曲,羌语唱出来才好听,如果用汉语把羌族歌曲翻译出来的话那就别扭了,也就不能叫“羌歌”了。现代人唱不出原汁原味的沙朗歌了,只有我们才能唱出高原的味道。所以如何传承和发扬羌族沙朗舞是个比较棘手的问题。

1.4 局部极小点

  

图 1 机器人陷入局部极小点

2 改进人工势场法

通过比较机器人当前位姿与目标点距离是否在一个很小的区域内,如果则认为机器人位于目标点附近,此时忽略斥力影响,机器人直接运动至目标点,避免因引力几乎为零而斥力比较大时,造成机器人在目标点徘徊现象。

改进人工势场算法流程如图2所示,整个流程主要包括三个环节。

2.1 判断是否陷入局部极小点

通过比较机器人当前位姿与前n步位姿是否在一个很了局部极小点,此时使用中间目标点替换真正目标点。否则,使用真正目标点引导机器人。

合力 的方向即为机器人运动方向,当合力为零或接近零时,机器人会认为已经到达目标点而停止前进或在一定区域内徘徊,造成机器人永远无法到达目标点,而陷入局部极小点。如图1所示,目标点、障碍物、机器人在一条直线上时,目标点引力与障碍物斥力合力为零,此时机器人不能到达目标点。

当机器人距离障碍物越远,势能越小,超出障碍物影响范围后,势能为零。斥力函数定义为:

2.2 选取中间目标点

其中, 是障碍物指向机器人的单位向量,

2.3 判断是否到达目标点

判断机器人是否陷入局部极小点,需使用中间目标点替换真正目标点,从而对机器人产生引力;判断机器人是否摆脱局部极小点,需使用真正目标点对机器人产生引力。

规划发展大樱桃时,一定要选择自然条件适宜、环境良好、避风向阳的山前坡区域建园;在时有大风的地区建园,一定要营造防风林。

  

图 2 改进人工势场算法流程

3 仿真实验与分析

人工势场法是由Khatib于1986 年提出的一种虚拟力法。人工势场法的基本思想是在机器人的运动空间构造目标位置引力场和障碍物周围斥力场共同作用的人工势场,目标点对机器人产生引力,障碍物对机器人产生斥力,当机器人沿引力和斥力的合力方向运动时,可以局部规划最优路径并避开障碍物[8-10]

(2)从表2可知,在加入硅酸镁、硅酸钙、硅胶还有硅酸盐与硅胶的复合材料吸附剂之后,甲基蓝溶液的吸光度是降低的,由此可知,这些吸附剂对甲基蓝溶液还是有一定的吸附作用的。

3.1 Matlab仿真

图3为传统人工势场法Matlab仿真,图4为改进人工势场法Matlab仿真。其中,

  

图3 传统人工势场法Matlab仿真

  

图4 改进人工势场法Matlab仿真

从图3中可以看出,传统人工势场法使机器人陷入了局部极小点而不能到达目标点;改进人工势场法在机器人陷入局部极小点时,在中间目标点的引导下使机器人摆脱了局部极小点,如图4中绿色轨迹所示,机器人行走一定步长后转用真正目标点引导,最后到达目标点。

3.2 MobileSim仿真

AmigoBot智能移动机器人是先锋机器人(Pioneer)公司生产的MobileRobots机器人系列之一,主要应用在教学研究及编队协作项目。本文使用其附带的仿真软件MobileSim进行模拟实验。

图5为传统人工势场法MobileSim仿真,图6为改单位m。

3.3 分析

从图5、图6中可以看出,利用传统人工势场算法,机器人被困在局部极小点而停止前进;利用改进的人工势场算法,机器人通过中间目标点摆脱了局部极小点,顺利到达目标点,由此可以看出,改进的人工势场算法是可行的。

4 结论

  

图5 传统人工势场法MobileSim仿真

  

图6 改进人工势场法MobileSim仿真

针对传统人工势场法存在的局部极小点问题,本文提出了一种改进的人工势场算法。在判断机器人陷入局部极小点时,首先使用选取在障碍物一侧的中间目标点代替真正目标点引导机器人,从而使机器人摆脱局部极小点,然后待当机器人逃离局部极小点并行走一定步长后撤销中间目标点,再使用真正目标点引导机器人向原目标点运动。最后,利用Matlab和MobileSim对传统人工势场法和改进的人工势场法进行仿真实验对比,验证了该改进方法的有效性。但是,针对复杂环境,改进的人工势场算法还需进一步完善。

参考文献

[1]石为人,黄兴华,周伟.基于改进人工势场法的移动机器人路径规划[J].计算机应用,2010,30(8):2021-2023.

[2]黄炳强,曹广益.基于人工势场法的移动机器人路径规划研究[J].计算机工程与应用,2006,42(27):26-28.

[3] 李奕铭.基于人工势场法的移动机器人避障研究[D].合肥:合肥工业大学,2013.

[4]罗乾又,张华,王姮,等.改进人工势场法在机器人路径规划中的应用[J].计算机工程与设计,2011,32(4):1411-1413,1418.

[5]叶彬强,王一.基于人工势场法的机器人避障算法[J].重庆理工大学学报(自然科学),2012,26(9):82-85.

[6]汪波,张建勋,侯之旭.应用人工势场算法的智能车路径规划[J].重庆理工大学学报(自然科学),2015,29(6):107-111.

[7]张建英,赵志萍,刘暾.基于人工势场法的机器人路径规划[J].哈尔滨工业大学学报,2006,38(8):1306-1309.

[8] 卢恩超,张邓斓,宁雅男,等.改进人工势场法的机器人路径规划[J].西北大学学报(自然科学版),2012,42(5):735-738.

[9]沈文君.基于改进人工势场法的机器人路径规划算法研究[D].广州:暨南大学,2009.

[10]邓学强.基于改进人工势场法的移动机器人路径规划[J].山东理工大学学报(自然科学版),2014,28(1):38-41.

 
张鹏彬,曾钰培
《机器人技术与应用》2018年第03期文献

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