【机器人路径规划】使用人工势场的移动机器人路径规划附Matlab代码

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🔥 内容介绍

移动机器人在工业自动化、服务行业、仓储物流等领域的广泛应用，对其自主导航能力提出了越来越高的要求。路径规划作为自主导航的核心技术之一，旨在使机器人在复杂环境中避开障碍物，从起点安全、高效地到达目标点。人工势场法凭借其原理简单、实时性好、易于实现等特点，成为移动机器人路径规划的重要方法。

人工势场法基本原理

人工势场法模拟自然界中物体在引力和斥力作用下的运动规律，将移动机器人的路径规划问题转化为机器人在虚拟势场中的受力运动问题。

人工势场法在移动机器人路径规划中的应用

基本流程

使用人工势场法进行移动机器人路径规划的基本流程如下：

1. 环境建模：构建机器人工作环境的模型，确定起点、目标点以及障碍物的位置和形状。可以采用栅格地图、几何地图等形式进行建模，将环境中的物体抽象为点障碍物或多边形障碍物。

1. 势场计算：根据机器人当前位置，计算目标点产生的引力和各个障碍物产生的斥力，并求出总合力。

1. 运动决策：机器人根据总合力的方向和大小，确定下一步的运动方向和速度。通常情况下，机器人沿着合力方向做匀速或变速运动。

1. 迭代更新：机器人移动到新的位置后，重复步骤 2 和步骤 3，直到到达目标点或判断无法到达目标点。

常见问题

人工势场法在实际应用中存在一些常见问题，影响路径规划的效果：

• 局部极小值问题：当引力与斥力大小相等、方向相反时，机器人所受总合力为零，陷入局部极小值，无法继续向目标点运动。例如，在两个障碍物之间或障碍物与目标点之间可能出现这种情况。

• 目标不可达问题：当目标点附近存在障碍物时，障碍物对机器人产生的斥力可能与目标点产生的引力相互抵消，导致机器人在目标点附近徘徊，无法到达目标点。

• 障碍物附近震荡问题：当机器人靠近障碍物时，斥力变化剧烈，可能导致机器人在障碍物附近出现震荡现象，影响路径的平滑性。

优化方法

针对上述问题，研究人员提出了多种优化方法：

• 改进势场函数：对引力场和斥力场的函数形式进行改进。例如，在引力场中引入目标点的方向信息，使引力不仅与距离相关，还与方向相关；在斥力场中考虑目标点的位置，当机器人靠近障碍物但朝向目标点时，适当减小斥力，避免因斥力过大导致路径偏离。

• 虚拟力法：当机器人陷入局部极小值时，引入虚拟力推动机器人脱离局部极小值区域。虚拟力可以根据环境信息动态生成，例如在局部极小值点周围设置虚拟目标点，产生指向虚拟目标点的虚拟引力，引导机器人离开。

• 结合其他算法：将人工势场法与其他路径规划算法结合，发挥各自的优势。例如，先用 A * 算法规划出一条全局路径，再用人工势场法对局部路径进行优化，避开动态障碍物；或者利用粒子群优化算法对人工势场法的参数（如引力增益系数、斥力增益系数）进行优化，提高路径规划的性能。

• 动态窗口法：在机器人运动过程中，根据当前速度和加速度限制，生成一系列可能的运动轨迹，结合人工势场法计算每条轨迹的势场值，选择势场值最小的轨迹作为最优运动轨迹，提高机器人在动态环境中的避障能力。

应用场景与未来展望

应用场景

人工势场法在移动机器人路径规划中具有广泛的应用场景：

• 室内服务机器人：在家庭、商场、医院等室内环境中，服务机器人需要避开家具、行人等障碍物，自主规划路径完成导航、送餐、搬运等任务。人工势场法实时性好，能够快速响应环境变化，适合室内动态环境。

• 工业移动机器人：在工厂车间，工业机器人需要在复杂的设备和物料之间穿梭，完成物料运输、设备巡检等工作。人工势场法可以帮助机器人避开静态和动态障碍物，提高生产效率和安全性。

• 仓储物流机器人：在仓库中，物流机器人需要在货架之间规划最优路径，实现货物的快速分拣和搬运。人工势场法能够确保机器人在密集的货架和其他机器人之间安全、高效地运动。

未来展望

未来，基于人工势场法的移动机器人路径规划研究可向以下方向发展：

• 多机器人协同规划：研究多机器人在共享环境中的路径规划问题，通过协调各机器人的势场，避免机器人之间的碰撞，实现群体协同作业。例如，在仓库中，多个物流机器人可以通过交换位置信息，动态调整各自的斥力场，实现高效的协同搬运。

• 三维环境路径规划：随着移动机器人应用领域的扩展，在三维环境（如空中、水下）中的路径规划需求日益增加。需要将人工势场法扩展到三维空间，考虑高度因素对势场的影响，解决三维环境中的避障和路径优化问题。

• 动态障碍物预测：结合传感器技术和机器学习算法，对动态障碍物的运动轨迹进行预测，提前调整势场分布，提高机器人对动态环境的适应能力。例如，通过摄像头和深度学习算法预测行人的行走轨迹，在行人到达之前生成相应的斥力场，避免碰撞。

• 鲁棒性和适应性提升：进一步提高人工势场法在复杂环境（如非结构化环境、恶劣天气环境）中的鲁棒性和适应性。研究在传感器噪声、定位误差等情况下的势场计算方法，确保路径规划的可靠性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王娟娟.移动机器人路径规划方法研究[D].山东理工大学,2010.DOI:10.7666/d.D319042.

[2] 孟蕊,苏维均,连晓峰.基于动态模糊人工势场法的移动机器人路径规划[J].计算机工程与设计, 2010(7):4.DOI:JournalArticle/5af6223bc095d718d82cbc02.

[3] 邓学强,DENG,Xue-qiang,等.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):4.DOI:CNKI:SUN:SDGC.0.2014-01-010.

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

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2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

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