机器人路径规划利用人工势场多元回归搜寻

摘要

移动机器人的研究是一个热门领域。对于该领域的研究人员而言，移动机器人的研究存在着无数的挑战，尤其是机器人导航问题。目前，机器人导航有较多的方法，而现存的方法都存在着一些问题，仍需要改进。本文针对机器人导航问题，提出了一种基于机器人的虚构力即电位思想的势场法来处理该问题。在这些方法中，障碍物对机器人施加排斥力，而目标对机器人施加一个吸引力。这些力合成的力R，决定了接下来机器人的移动方向和速度。
　　目前，存在几种将势场法应用到移动机器人导航中的方法。传统的方法将已知环境中的目标和障碍物都分配以一定的势。当障碍物是未知时，随着机器人的移动，势场必须及时调整，并且不断探测出新的障碍物。在势场法中，目标点具有吸引力，而障碍物具有排斥力，但其实现具有一定的局限性，因为对于某些障碍物的分布情况，该方法不能保证产生适当的合成力，以避开障碍物。
　　近年来，一些利用可调引力点，以及逐步插入为在线侦测到的障碍物插入斥力点的方法得到应用，已经证明这些方法用在未知环境中用来避开较大的障碍物是可行的。

目录

声明

摘要

Abstract

TABLE OF CONTENTS

1 Introduction

1．1 Motivation

1．2 Chapter summary

2 Overview of robot Navigation Algorithms

2．1 Background

2．1．1 Mobile Robot Mechanisms

2．1．2 Mobility and Autonomy

2．1．3 Robot Navigation

2．1．4 Examples of Application Areas

2．2 Literature review

2．2．1 Navigation：the Exploration Path

2．2．2 Navigation Strategy

2．2．3 Global navigation planning

2．2．4 Local navigation planning

2．2．5 Commonly used local search algorithms

3 The artificial potential field

3．1 Potential Field Methods

3．2 The Attractive Potential

3．3 The Repulsive Potential

3．4 Chapter summary

4 The potential field method with multiple regression search

4．1 Repulsive force cancellation

4．2 The proposed algorithm

5 Results and Comparisons of results of Performance

6 Conclusion and future work

Reference

Acknowledgement

Appendix