人工势场

摘要： 针对机器人进行避障路径规划时存在收敛速度差、规划路径长、迭代次数多以及规划时间长的问题,提出基于改进蚁群算法的巡检机器人避障路径规划方法。首先使用栅格法划分巡检机器人工作环境,通过对像素矩阵等指标的分析,构建栅格地图模型;基于人工势场法提出蚁群路径规划算法,使蚁群适应子空间的搜索;最后在模型中利用该算法,寻找该模型的最佳路径。实验结果表明,运用该方法进行路径规划时,收敛速度高、规划路径短、迭代次数少以及规划时间短。

摘要： 针对无人机自动跟踪目标过程中需要规避障碍物的问题,设计一种将跟踪制导律与改进人工势场法相结合的航迹规划算法。对人工势场法进行适应性改进,建立无人机动力学模型,阐述定距离跟踪制导律的设计方法,并采取加权求和与运动学约束的方式将定距跟踪制导律与人工势场法二者结合。仿真实验结果表明:该策略具备有效性和可行性。

摘要： 在老旧仓库中使用传统人工势场算法进行路径规划时,原本出现频率极低的与远目标端障碍物相撞、目标点不可达、局部极小值等缺陷出现的频率极大提高.为提升人工势场算法寻径的成功率,本文提出了改进人工势场算法,对上述3种缺陷进行了修正,并使用Matlab模拟仿真验证了算法的有效性.在改进人工势场算法中,通过对引力与斥力的改进,有效解决了与远目标端障碍物相撞及目标点不可达问题.通过引入临时障碍物,则有效解决了局部极小值问题.在实验部分,针对不同仿真环境,我们以路径长度和程序运行时间作为评价指标,对比了传统人工势场算法与改进人工势场算法的路径规划效果.实验结果显示不论环境中是否存在缺陷,改进人工势场算法总优于传统人工势场算法.

摘要： 针对智能车行驶过程中安全性不足的问题,提出了一种基于改进人工势场(APF)的车辆避障路径规划算法。首先,考虑到车辆物理特性对避障路径的影响,引入车辆运动学参数。其次,针对传统APF算法易陷入局部极值的问题,引入Bug算法,保证所提算法的全局性能,并分别在静态场景和动态场景中验证所提算法的有效性和可行性。最后,搭建智能车试验平台,将基于改进APF的自动避障算法嵌入到STM32芯片中,进行超车避障试验验证。研究结果表明:改进的APF-Bug混合算法有效提高了智能车辆在行驶过程中的安全性,使车辆顺利完成超车。

摘要： 针对无人机在未知环境中的实时避障,提出一种局部规划方法。该方法根据传感器实时探测到的障碍点信息,随时构建出一个狄利克雷边值问题。采用有限差分法求解该问题,即得到一个局部地图的拉普拉斯势场。随着传感器信息的更新,不断更换新构建的势场。这种构建势场的方法对各种障碍物形态适应程度高,且势场中不存在局部极小点。以势场的负梯度方向作为参考方向,并以此生成参考速度,采用PID控制器进行速度跟踪以实现无人机的自主导航。最后,使用MATLAB进行不同场景下的仿真实验,结果表明本方法可以有效实现无人机在不同未知环境下的实时避障导航。

摘要： 针对欠驱动的四旋翼无人机运动目标跟踪问题,提出了一种新的渐近跟踪控制器。首先,将控制系统解耦为位置控制系统和姿态控制系统;其次,提出了一种将人工势场(APF)与滑模控制(SMC)相结合的方法,实现了对运动目标的保持固定距离的高精度跟踪;第三,采用径向基神经网络(RBF)算法对姿态系统进行控制,并用李雅普诺夫方法进一步证明了两个子系统的稳定性。最后,仿真结果验证了所提控制方法的优越性和鲁棒性。

摘要： 结合人工势场算法原理,引入奖赏生成机构对传统SARSA学习算法的奖赏生成机制进行改进,改进后的SARSA学习算法通过判断执行动作的有效性进一步结合环境信息实时生成动态奖赏,继承了人工势场算法良好的控制性能,能够根据连续预估的代价场信息进行优化搜索,使奖赏累积过程更为平滑。基于直升机CGF突袭雷达阵地模型进行仿真实验,分别对比算法收敛所需迭代次数和完成任务成功率,改进SARSA学习算法收敛时所需迭代次数是传统SARSA学习算法的一半,经过1000次迭代,改进SARSA学习算法完成任务成功率平均比传统SARSA学习算法提升12%。仿真实验表明:改进SARSA算法相对传统SARSA算法有着更优异的性能,算法收敛速度以及完成任务成功率都有明显提升,改进SARSA算法能够为直升机CGF规划安全路径。

摘要： 针对室内的复杂环境情况下,人工势场法在避障过程中移动机器人容易陷入局部最优导致停止或振荡和目标点无法到达问题,提出一种改进的人工势场法。改进斥力函数使得移动机器人更加安全可靠地达到目标点。进一步考虑到室内环境存在一定玻璃障碍物以及多障碍物情况会使得机器人在障碍物附近出现的反复震荡或停止不前现象,提出一种基于目标点与机器人的判断是否陷入局部最优的阈值因子,加入机器人安全半径,建立边界虚拟拉点的方法,解决局部最优问题,同时引入自适应逃脱步长因子,加快逃脱效率。通过实验结果证明,改进后的人工势场法可以克服目标不可达问题、局部极小值问题。

摘要： 随着无人机相关技术的成熟,无人机的发展前景和潜在的应用场景也被越来越多的人所认识,其中无人机编队能够打破单个无人机在载荷和任务种类等方面受到的限制,因此无人机编队飞行是未来重要的发展方向。在飞行的过程中,无人机编队可能会受到新建高楼、临时禁飞区等未知障碍物的限制。目前避障方法的主要关注点是在出发前且障碍物信息已知的条件下,为二维场景下的无人机生成不与障碍物相交的参考路径。但是这种方法不够灵活,无法满足在实际三维环境前进的过程中避开这些未知障碍物的要求。文中提出一种碰撞风险感知的编队防碰撞系统(Formation Collision Avoidance System,FCAS),通过对无人机的运动趋势进行分析,筛选出编队中最有可能发生碰撞的无人机;通过改进人工势场(Improved Artificial Potential Field,iAPF)对未知障碍物进行躲避,能够有效避免避障过程中编队中无人机间的碰撞,有效减少编队内部通信链路的数量,将障碍物对无人机编队的影响降到最低。在完成避障后,所有无人机将重新保持原来的队形并返回参考路径。模拟实验显示,该系统使无人机编队在参考路径飞行过程中能够处理静态未知障碍物,并最终无碰撞地抵达终点,验证了策略的可行性。

摘要： 无人船的路径规划技术是保证无人船能够有效执行任务、独立自主完成路径跟踪、轨迹跟踪,并在航行中自动规避障碍物、优化航行路径的关键技术。针对无人船出港口的实际过程,主要解决传统的人工势场法存在的目标不可达问题和局部极小值问题,在Krogh算法的基础上提出了新的人工势场函数,并增加了逃逸力因数。无人船出港的仿真实验验证了改进人工势场算法的有效性,与传统人工势场法的对比结果表明,改进后的人工势场法应用于无人船的航行轨迹规划规避障碍物更加灵活,规划的航行轨迹更加符合实际航行需求。

摘要： 针对传统人工势场法应用于移动机器人路径规划存在的缺陷,建立了改进的人工势场模型:在障碍物的斥力势场中添加距离项;以四幅典型环境场景为例,分析了人工势场法中局部极小点问题的成因;引入斥力偏转模型,引导机器人在路径规划时避开局部极小点;引入斥力增益系数函数,进一步优化路径规划中航向改变过大的问题;提出规划路径评价模型,对建立的改进人工势场模型下路径规划的优劣给出量化评价.仿真结果表明,该改进模型大幅减小了规划路径的长度以及曲度,降低了对机器人机动性能的要求,较好的解决了静态环境下机器人的路径规划问题.

摘要： 随着建筑安全事故的频发,如何对建筑的安全状态进行监测,建立一种建筑安全监测系统具有非常重要的理论意义和实用价值.采用无线传感器网络的办法对建筑安全进行监控,近年来正成为人们研究的热点.但传统传感器网络由于成本的原因,面临着覆盖率不足的问题.本文提出了一种利用人工势场方法设计的Link节点移动算法策略,通过移动Link节点来提高系统的传感覆盖率.首先对系统节点进行随机部署,然后由人工势场算法计算出Link节点移动后的平衡点以获得更高的传感覆盖率.本文给出了完整的系统设计方案,最后利用仿真结果进行了说明.

摘要： 针对车队协作换道,提出了一种新的人工势场模型,包括环境车辆势场、道路势场、目标速度势场.其中,环境车辆势场由组队模式和自由模式两种计算方式构成,分别用于描述车队内和车队外的环境车辆对被控车辆产生的影响;道路势场为被控车辆建立车道线的约束使其沿车道行驶;目标速度势场使被控车辆保持既定速度行驶.利用该势场模型对车队换道过程中的车辆协作关系进行描述,设计了车队协作换道策略,并在SIMULINK/CARSIM环境下进行了有干扰和无干扰车辆情况下的换道仿真实验.结果表明提出的方法可实现车队队形保持要求下的安全、实时换道.

摘要： 本文提出一种基于人工势场的队形势场模型,可以在比较复杂的战场环境下,运用国际通用的军事标准,将各种影响因素定义为势场,在局部对坦克分队CGF进行即时的队形控制,具有较高效率.

摘要： 针对传统人工势场法中的局部极小点问题,引入势场栅格对水下机器人的运动环境建模，基于障碍物对每个栅格节点的不同影响构建了改进的人工势场。通过累计水下机器人路径所经过的栅格点的势能与路径本身长度的势能，完成势能累计最小的最优路径的搜索。针对不同的栅格数目环境、多障碍物密集环境及目标点近距离接近障碍物的环境分别进行了规划仿真试验，结果表明：随着栅格数目划分增多，路径的平滑度也逐渐提高，但规划所花费的时间也随之增加；采用势场栅格法避免了矢量力的作用，当目标点和障碍物距离很近时，该规划算法也能引导水下机器人到达目标点。

摘要： 本文针对目标密集遮挡时的多目标持续跟踪问题，提出了一种基于人工势场粒子滤波的多摄像机多目标跟踪算法，将自底向上和自上而下的跟踪方法相结合，在利用多平面一致性约束精确目标定位的基础上，通过粒子滤波正确预测目标跟踪概率场;引入人工势场来引导粒子有方向的随机漂移，实现拥挤监控场景中的多目标持续跟踪。通过监控实验环境下实拍同步视频数据，与传统基于数据关联匹配的跟踪方法进行对比实验，验证了本方法在拥挤遮挡环境中多目标跟踪的有效性和鲁棒性。

摘要： 受生物群体聚集机理的启发,运用势场理论与牛顿-拉夫逊迭代技术,借助具有碰撞规避功能的有限感知群体动力学模型,实现了动态未知环境下无线传感器网络分布式节点的编队部署及其在执行区域内的编队覆盖搜索,丰富了已有的覆盖搜索控制算法.以尽可能少的工作节点达到了网络的连通性覆盖要求,原理简单,节能性好,实用,仿真结果验证了该算法的有效性.

摘要： 受机器人基于人工势场的路径控制方法的启发,在文献[3]的基础上,提出了车辆机动行驶控制机制。首先,定义了基于停车视距的车辆机动行驶动态目标位置;其次,依据人工势场建模原理构建道路势场;为了平滑车辆行驶路线,采用了贝塞尔(Bezier)曲线车辆轨迹拟合的方法;最后,针对车辆系统是典型的非完整控制系统,将车辆运动学模型转换为链式系统模型,实现相对简化系统控制设计,增强系统实时性的目的。仿真控制实验说明这种方法对车辆的机动控制具有较好的轨迹跟踪效果和全局稳定性。

摘要： 为了实现煤矿环境探测救灾机器人的自主行走，在其周围布置6个固定探测距离为24 cm的GP2YOD21YK型红外开关和6个测量范围为10～80 cm的GP2D12型红外测距传感器对障碍物进行探测识别。机器人对障碍物进行坐标计算和记录存储，并通过人工势场方法实现自主避障行走。试验结果表明，两种传感器的相互结合大大提高了机器人的避障效果和智能性。

摘要： 为了解决障碍物附近目标不可达问题,提出了一种基于量子遗传算法的移动机器人路径规划新方法。该方法对人工势场进行了改进，构造了新斥力势场函数，引入了指数因子，平衡了障碍物的斥力，从而消除了奇异值点，使机器人到达了目标点。然后利用量子遗传算法对最优或次优个体进行选择，为最优或次优个体进入下一代提供了保障，同时实现了路径和安全性的优化。仿真实验结果表明,该方法能有效地提高了路径规划的性能。

摘要： 本发明公开了免疫遗传‑人工势场法的无人艇双层路径规划方法，属于无人艇双层路径规划方法技术领域。包括以下步骤：建立无人艇的数学运动模型以及无人艇的栅格工作环境模型；利用免疫遗传算法进行全局路径规划，为无人艇快速规划出一条初始全局最优路径；对全局最优路径进行分割，将全局最优路径上的转折点序列作为局部路径规划的子目标位置并利用人工势场法进行局部路径规划，直到当前子目标位置是最终的目标位置。本发明所述的免疫遗传算法在传统遗传算法的基础上添加了一个免疫算子，可以有效防止种群退化，提高算法效率；引进了分割操作，大幅度减小局部路径规划的复杂性，减少了无人艇陷入局部极小点位置和路径震荡的可能性。

摘要： 本发明提供的基于激光雷达与人工势场法的无人机编队飞行避障方法，通过扫描障碍物的点云数据，确定障碍物与无人机的欧氏距离，并对所有的欧式距离进行排序，得到无人机编队至障碍物的最小距离，根据最小距离结合人工势场法计算吸引力和排斥力的合力，根据合力的大小确定无人机编队的飞行路径，使无人机编队避开障碍物飞行至目标点，从而高效完成飞行任务。

摘要： 本发明提供一种改进的人工势场法改进势场动力系数的路径规划方法，能解决陆地智能车在局部路径规划中陷入局部最优解及目标不可达的改进算法。人工势场法利用环境产生虚拟势场的作用，使得智能车进行路径规划运动。目前人工势场法存在当目标点的周围存在障碍物时，就会使得智能车停在某点或发生振荡，从而无法抵达目标点的问题。本文提出的改进人工势场法存在两个创新点，其一是设置动力系数α，通过改变受力的大小，使智能车摆脱不动点；其二是设定临界阈值β，限制动力系数α过大导致智能体在运动过程碰撞障碍物，确保行进的安全；最后通过B样条曲线拟合进行路径平滑的仿真处理。该方法能够较好解决局部最优解和目标不可达问题。

摘要： 本发明公开了一种由人工势场诱导的组合体人工洛伦兹力构造及避障控制方法，通过构造由人工势场诱导的人工洛伦兹力，作为基于人工势场的避障控制律附加项，从而为组合体障碍物的规避提供了一种可行的控制方法。所引入的人工洛伦兹力与速度垂直，同时具有一定的随机搜索特性，能够在不改变闭环系统稳定性的基础上消除机器人运动轨迹的局部极值点，解决了经典形式人工势场法难以用于复杂结构障碍物规避控制的问题。

摘要： 本发明公开了基于虚拟结构法和人工势场法的编队控制方法，由虚拟结构参考点周围的虚拟结构生成期望的虚拟结构队形，该虚拟结构队形中的虚拟结构作为虚拟结构点的期望位置；虚拟结构点向着期望位置运动；智能体则跟随智能体所对应的虚拟结构点移动，进而获得智能体编队队形；建立虚拟结构点和虚障碍物对智能体的斥力场；基于所构建的斥力场，根据智能体所受的势场作用对智能体进行受力分析，进而获得智能体所受到的斥力场力；智能体采用轨迹跟踪控制算法跟踪虚拟结构点的轨迹，根据虚拟结构点追踪虚拟结构以及避障产生的运动轨迹，利用轨迹跟踪控制算法实现智能体编队追踪控制。本方法采用人工势场法实现避障，编队控制方法适应性强、编队稳定。

摘要： 本申请提供一种基于狼群算法和人工势场的移动机器人改进A*算法，该算法包括以下步骤：创建栅格地图；根据A*算法，计算每个第二栅格的评价函数；释放人工狼群；人工狼群包括由第一狼群和第二狼群组成的若干人工狼；从第二狼群中挑选出对应第二栅格的评价函数最低的m只人工狼并作为头狼；将其余人工狼作为普通狼；对第一栅格施加斥力场，以使人工狼在搜寻时寻优方向倾向远离障碍物；根据狼群算法以及斥力场，生成若干人工狼路径，输出最终路径；该算法将A*算法与狼群算法结合，提高了搜索效率。同时通过对第一栅格施加斥力场，使得人工狼在搜寻寻优过程倾向远离障碍物，避免产生局部最优。

摘要： 本发明公开了智慧医院技术领域的一种基于改进型人工势场的医院智能机器人路径规划系统；包括信息输入、定位系统、整体路径选择系统、避障系统和姿态调整系统。本发明的有益效果是：本发明解决医院特殊科室的人力资源短缺等问题，为解决智能机器人路径规划中最佳路径的选取，以及智能机器人避障过程中的局部最小值问题，结合医院特有的环境以及硬件条件，由于医院人流量巨大，机器人所遇见的障碍类型基本都为动态障碍，所以本文运用区分障碍性质，区别对待解决局部极限小值问题。

摘要： 本发明公开了一种基于人工势场法的半物理无人船靠泊系统及测评方法，包括硬件系统和软件系统，其中，硬件系统包括船载模块和岸基模块，所述的船载模块包括船体，船体的船首搭载有罗盘，船舷两侧分别安装有多个测距仪，船体上安装有定位系统、信号处理接收机和监控模块，所述的信号处理接收机与岸基模块连接，所述船体侧面搭载有多个侧推器。本发明确定了一种全新的泊位领域划分办法，分为抵泊区和靠泊区；本发明的硬件系统包括一艘模型船，搭载了一套测试装置，该模型船可以通过实验的方式来模拟任意一条待测船舶；软件系统包括一套用于对无人船靠泊测评的测试方法。

摘要： 本发明公开了一种基于A*与改进人工势场法的编队路径规划控制方法，主要由全局路径规划和局部路径两部分组成，采用A*算法作为全局路径规划算法，生成最优路径，引导多机器人编队安全、快速的到达目标点。将最优路径划分为多个子目标点，构成子目标点序列，采用改进的人工势场法作为局部路径规划算法，将每一个子目标点作为人工势场法的虚拟目标点，在静态地图中有效避开障碍物，引导多机器人编队安全通过障碍物区域，保证路径规划的顺利进行，解决传统人工势场法目标点不可达的问题。并且缩短了多机器人系统编队路径规划的运动时间和运动距离。

摘要： 本申请涉及一种基于人工势场的固定翼无人机编队航迹规划方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：针对固定翼飞行器的运动特点，建立了单架固定翼无人机的运动学模型，接着基于人工势场方法，将势场函数改为来自目标的吸引信号和来自障碍物的排斥信号，提出了单架无人机在已知目标和障碍物条件下的单机路径规划算法。在此基础上，基于“长机—僚机”结构，首先根据队形要求和长机位置设置了僚机目标点，并将各无人机赋予障碍物的属性，实现了编队集结航迹规划。本发明在实现了单架无人机的路径规划的基础上，考虑了动态障碍物的处理措施，设置了编队成员之间的协同规则，最终实现了固定翼无人机的编队集结。