基于改进人工势场法的机器人避障方法的研究.pdf

在当前的机器人技术研究领域，机器人避障方法是一个核心议题，对于提高机器人的智能化水平和适应性具有重要意义。本文所关注的是一种基于改进人工势场法的机器人避障方法的研究。这种方法对传统的机器人避障策略进行了优化，特别适用于动态环境下的路径规划。 人工势场法是一种用于机器人路径规划的算法，由Khatib在1986年提出。该方法的基本思想是构造一个人工势场，该势场包括目标引力场和障碍物斥力场两部分，以此模拟自然界中物体运动的物理规律。当机器人处于包含静止或移动障碍物的环境中时，可以定义并计算出一个人工势场，通过搜索势场函数的下降方向来实现机器人的无碰撞路径规划。 然而，传统人工势场法在动态环境下存在一些问题，尤其是在障碍物和目标点都在移动的情况下，可能导致路径规划的震荡。为解决这一问题，研究者提出了改进引力与斥力函数的动态人工势场法。这种方法通过对人工势场函数的修改，增强了对动态未知环境的适应能力。 为了进一步优化动态人工势场法，研究者还提出设计模糊控制器，以实现对实际系统中势场函数最佳参数的选择。模糊控制器可以处理不确定性和模糊信息，有助于解决参数选择的复杂问题。仿真实验显示，改进后的方法能够有效减少路径震荡，并提供更加光滑的路径规划结果。 在机器人路径规划的子问题中，环境信息的获取、理解和可行路径的搜索是三个关键步骤。传统路径规划方法如人工势场法、栅格法和自由空间法等，以及智能路径规划方法如神经网络法、遗传算法、蚁群算法和模糊逻辑算法等都是目前研究的焦点。 在研究中，为了构建一个特定的“猫捉老鼠”系统，研究者设计了“机器猫”和“机器鼠”两个不同的机器人角色。“机器猫”需要追捕“机器鼠”，而“机器鼠”则需要设计安全区域以逃避“机器猫”的追捕。实验中使用了超声波传感器、光电传感器和压力传感器等，以获取环境信息和确保机器人能够安全地返回预期区域。 超声波传感器用于识别障碍物，光电传感器用于判断所需行进路径，而压力传感器则在机器人成功返回安全区域后发挥作用。除了这些传感器外，还加入了声音传感器以提升“机器猫”的追捕能力。 文章中还提到了移动机器人与多机器人系统在工业技术中的应用和研究。随着机器人应用领域的扩展，它们在各种复杂工作环境中被广泛使用，如使用乐高套件作为研究平台。此外，研究者还指出，在未来的研究中，除了改进路径规划算法以外，还需要关注机器人本身的感知与控制技术。 本文研究了基于改进人工势场法的机器人避障方法，并通过实验验证了该方法的有效性。文章强调了改进人工势场法对动态环境下机器人路径规划的重要性，并提出通过模糊控制器来优化算法性能。这些研究不仅丰富了机器人避障理论，也为实际应用提供了可能。随着机器人技术的不断进步，对动态环境下的路径规划研究将不断深入，为机器人在更广泛领域的应用提供技术保障。