一种基于引导域人工势场的智能体路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于引导域人工势场的智能体路径规划方法，属于路径规划领域。首先，利用使用人工势场法构建地图。其次，在多目标的情况加入小范围强作用的自适应域势场。最后，在域势场基础上加入引导势场，实现复杂路况智能体的无碰路径规划。本发明专利技术改进人工势场方法，将多目标环境有效建模，减少局部稳定点的出现，使用引导势场对出现的局部稳定点情况进行改善，提高了路径规划的成功率。本发明专利技术对于路径规划具有更高的可靠性。于路径规划具有更高的可靠性。于路径规划具有更高的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于引导域人工势场的智能体路径规划方法


[0001]本专利技术属于路径规划领域，特别涉及一种基于人工势场的路径规划，利用自适应域场和域引导场方法。

技术介绍

[0002]随着智能体和人工智能理论的不断发展，自主式移动智能体技术日益成熟，并且在工业、军事、医疗、服务等诸多领域得到广泛应用。与此同时，智能体所面临的任务也愈加复杂，所处环境由原来的单一智能体、确定性环境转变为多智能体、不确定环境。因此，近年来对复杂系统中智能体自主智能控制技术的研究得到了学术界和工业界的广泛关注，而路径规划及导航作为其中的关键性技术成为了目前智能体学的研究热点之一。
[0003]目前路径规划技术包括两大类：基于确定环境的全局规划和基于传感探测信息的局部规划。前者是在静态已知的环境中进行路径规划，又称静态路径规划方法，目前应用比较多的方法有：贪心算法，Dijkstra算法及A*算法；后者针对环境信息未知的情况，需要根据传感器输入的环境信息实时地进行路径规划，主流的方法有人工势场法，神经网络法，模糊逻辑法等。
[0004]人工势场法是一种虚拟力场法，其本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于引导域人工势场的智能体路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：构建人工势场，人工势场由引力势场和斥力势场叠加而成；目标点对智能体提供引力，形成引力势场；障碍物对智能体提供斥力，形成斥力势场；步骤二：在势场中加入自适应，使智能体在域场自适应中寻找目标点；步骤三：针对障碍物的智能体算法优化，加入域引导势场，对智能体进行域势场传递，寻找目标点。2.根据权利要求1所述的一种基于引导域人工势场的智能体路径规划方法，其特征在于，所述步骤一中势场的构建过程为：1)根据障碍物与目标点的位置，分别构建障碍物和目标点的引力场，其中引力场如下：其中U
att
(q)为目标点在位置q产生的引力场，k
att
为目标点的引力系数，引力系数越大说明目标点具有更强的吸引力，q为位置坐标，目标点所在坐标为q
g
，所以q
g
处势场为0；2)构建障碍物的斥力场其中U
rep
(q)为障碍物在位置q产生的斥力场，k
rep
为障碍物的斥力系数，斥力系数越大说明障碍物周围具有更强的排斥力，q-q0为当前位置坐标与障碍物距离,障碍物的斥力场范围大小为p0，超过该范围则机器人感受不到该障碍物的排斥力。3.根据权利要求2所述的一种基于引导域人工势场的智能体路径规划方法，其特征在于，还包括：针对局部稳定点情况，构建域势场其中U
str
(q)为域势场，k
str
为强吸引力指数，该指数大于k
att

【专利技术属性】
技术研发人员：么庆丰，郑泽宇，赵明，潘怡君，
申请(专利权)人：中国科学院沈阳自动化研究所，
类型：发明
国别省市：