一种基于改进人工势场法的机器人路径规划方法技术

本发明专利技术涉及一种基于改进人工势场法的机器人路径规划方法，在传统机器人路径规划算法，即人工势场法基础上，首先在引力函数与斥力函数之间引入比例因子，以调节合力中二者各自所占比例作用，有效解决了机器人靠近目标点附近出现的徘徊不定，目标不可达问题；当机器人陷入局部最小问题时，采用切线法选择最优逃逸力方向，使机器人能够及时跳出陷阱，另辟其它可行路径；最后机器人能够根据所处环境复杂度，自适应调节步长，有效降低与障碍物碰撞的可能性，减少路径规划步数，提高算法执行效率。

A robot path planning method based on improved artificial potential field method

The invention relates to a robot path planning method based on the improved artificial potential field method. On the basis of the traditional robot path planning algorithm, that is, the artificial potential field method, firstly, a proportion factor is introduced between the gravity function and the repulsion function to adjust the proportion of the two forces, which effectively solves the problem of the robot wandering near the target point and the target is not reachable Problem: when the robot falls into the local minimum problem, the tangent method is used to select the optimal direction of escape force, so that the robot can jump out of the trap in time and find other feasible paths. Finally, the robot can adjust the step length adaptively according to the complexity of the environment, effectively reduce the possibility of collision with obstacles, reduce the number of path planning steps, and improve the efficiency of the algorithm.

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进人工势场法的机器人路径规划方法
本专利技术涉及一种基于改进人工势场法的机器人路径规划方法，属于移动机器人

技术介绍
机器人在动态、未知环境中的自主导航是机器人研究的一个重要点，也是机器人广泛运用在生活、生产中最基本的功能，而路径规划是机器人自主导航的核心技术，其主要解决机器人在有固定或移动障碍物环境中如何行走问题，它的任务是搜索出一条从起点到目标点，安全无碰撞、最优或近乎最优的路径。目前，广泛应用的规划方法有A*算法、人工势场法、神经网络算法、模糊算法、栅格法、蚁群算法、动态窗口算法等。人工势场法较其他算法而言，具有模型简单、实时性强、计算量小、对硬件平台要求不高等方面优势。但人工势场法存在目标不可达和局部最小点问题，易导致路径规划失败。而且，传统人工势场法往往采用等步长去规划路径，即每一步都行走相同长度的距离，但结合实际经验，在少障碍物或无障碍物的简单环境中，可适当增大移动步长，即增大移动速度，以提高路径规划效率；反之，在多障碍物的复杂环境中，可适当减小步长，即减小移动速度，降低碰撞的可能性。专利本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于改进人工势场法的机器人路径规划方法，用于针对机器人向目标位置的移动过程，依序实现各次移动的路径规划，其特征在于，各次移动的路径规划，分别包括如下步骤：/n步骤A.针对机器人面向目标位置方向、最大水平视角范围内的各个障碍物，获得各个障碍物分别基于人工势场法、针对机器人的斥力，并进一步获得该各个斥力所对应的合力斥力F

【技术特征摘要】
1.一种基于改进人工势场法的机器人路径规划方法，用于针对机器人向目标位置的移动过程，依序实现各次移动的路径规划，其特征在于，各次移动的路径规划，分别包括如下步骤：
步骤A.针对机器人面向目标位置方向、最大水平视角范围内的各个障碍物，获得各个障碍物分别基于人工势场法、针对机器人的斥力，并进一步获得该各个斥力所对应的合力斥力Frep，然后进入步骤B；
步骤B.获得目标位置基于人工势场法、针对机器人的引力Fattr，然后进入步骤C；
步骤C.根据如下公式：
Ftotal＝α*Fattr+(1-α)*Frep
获得机器人基于人工势场法、所受到的当前合力，则机器人以当前合力作为当前次移动力，并根据当前次移动力、基于人工势场法实现当前次移动的路径规划；其中，α为比例调节因子，当机器人位置与目标位置之间的距离、大于预设机器人位置与目标位置之间的距离阈值d'时，则α＝0.5；当机器人位置与目标位置之间的距离、不大于预设机器人位置与目标位置之间的距离阈值d'时，则α∈(0.5,1)。


2.根据权利要求1所述一种基于改进人工势场法的机器人路径规划方法，其特征在于：还包括如下步骤D至步骤J，所述步骤C中，获得机器人基于人工势场法、所受到的合力之后，进入步骤D；
步骤D.分别针对机器人面向目标位置方向、最大水平视角范围内的各个障碍物，以障碍物位置为圆心、预设碰撞半径，构成障碍物所对应的圆形碰撞区域，进而获得该各障碍物分别所对应的圆形碰撞区域，作为各个当前圆形碰撞区域，然后进入步骤E；
步骤E.以机器人位置为起点，选择对应当前圆形碰撞区域切线、且不与任意当前圆形碰撞区域相交的射线，作为各条当前待选移动方向，然后进入步骤F；
步骤F.判断当前合力的方向是否等于零，是则进入步骤G；否则进入步骤H；
步骤G.获得机器人位置与目标位置之间的连线，并在各条当前待选移动方向中，选择与该连线之间最小夹角所对应的当前待选移动方向，作为当前次移动力的方向，以及选择上一次移动路径规划中移动力的大小、作为当前次移动力的大小，构成当前次移动力，然后进入步骤J；
步骤H.判断当前合力方向上的射线是否与任意当前圆形碰撞区域相交，是则进入步骤I；否则将当前合力作为当前次移动力，并进入步骤J；
步骤I.在各条当前待选移动方向中，选择与当前合力方向之间最小夹角所对应的当前待选移动方向...

【专利技术属性】
技术研发人员：王庆，乔云侠，张益，阳媛，严超，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32