解决势场法路径规划中局部极小问题的角度累积法

摘要：

通过势场法进行路径规划而导致的局部极小问题备受关注.针对该问题,分析机器人陷入局部极小时势力场与速度方向间的关系,提出一种基于运动累积角的避障法.该方法利用机器人行进过程中自身内外角及其累计变化量,分析自身与目标间的方向角度关系,定义了基于角度累积量的"关键重置点";通过自身位置刷新、累积角度重置,简化了复杂环境,实现在未知环境中的路径规划.仿真实验表明,该方法可实现状态间的转换条件的合理设计、状态间的有序过渡与平稳运行,提高状态变换决策的灵活性与可靠性;与已有相关算法相比,该方法具有规划路程更短、运行效率更高的优点.利用自制的移动机器人实验来验证该方法的避障可行性.上述结果表明:该方法可解决机器人路径规划中的局部最小问题,适用于初次通过未知复杂环境且无需建图的路径规划场景.

关键词：路径规划、势场法、局部极小、角度累积、未知环境

所属期刊栏目：37

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金61973159

在线出版日期：2022-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1997-2007