移动机器人动态路径规划：向量场与避障策略

"基于矢量场的移动机器人动态路径规划" 本文深入探讨了移动机器人在全变速环境中的动态路径规划问题，特别关注了如何有效避免路径重叠和及时避障。传统的人工势场法虽然在静态环境和动态匀速环境下表现出良好的路径规划能力，但在面对复杂、变化的运动场景时，其缺陷逐渐暴露，如路径冗余和避障不及时。针对这些问题，文章提出了一种创新的方法，将目标与机器人的相对加速度因素纳入引力势场函数，同时在排斥力势场中结合避碰预测和减速避障策略。 首先，作者介绍了人工势场法的基本原理，该方法利用引力和斥力场模拟机器人与目标及障碍物之间的相互作用。引力场引导机器人向目标移动，而斥力场则负责防止机器人与障碍物碰撞。然而，在动态环境中，尤其是当机器人和障碍物速度变化不定时，单纯依赖这些势场可能导致规划的路径不理想。 接着，文章详细阐述了改进方案。通过引入相对加速度因素，引力势场能够更好地适应机器人的动态特性，使得机器人能更敏捷地响应目标的变化。在排斥力势场上，研究人员引入了避碰预测机制，通过对未来可能的碰撞进行预测，提前调整机器人的路径，以避免不必要的避障行为。同时，实施减速避障策略，当机器人与障碍物的相对速度过大时，机器人可以提前减速，减少碰撞风险，确保安全的同时提高路径效率。 仿真结果证实了这一新方法的有效性，展示了机器人在复杂动态环境中能够避免过多的避障动作，实现快速、准确地追踪目标，并在与障碍物相对速度较大时提前进行避障。这一工作对于提升移动机器人的自主导航能力，尤其是在不断变化的环境中，具有重要的理论价值和实践意义。 关键词：路径规划，动态避障，移动机器人 此研究受到国家自然科学基金的支持，由南京信息工程大学信息与控制学院的研究团队完成，其中徐腾飞、罗琦和王海为主要贡献者。他们的研究领域涵盖了多智能体协同控制、路径规划、动力系统稳定性等多个方向，为移动机器人的智能导航技术提供了新的理论和技术支持。