未知环境下移动机器人快速路径规划的模糊控制策略

本文研究了一种针对未知环境的快速路径规划方法，其核心在于利用自由路径来表征机器人可以通行的自由空间，并引入风险函数来评估机器人在执行路径时发生碰撞的可能性。这种方法的主要目的是提高移动机器人在未被完全了解或动态变化环境中的导航效率，尤其是在处理复杂和狭窄的空间布局时。 首先，作者们通过搜索最优的自由路径，将环境信息有效地压缩和简化，这样模糊控制器就可以在实时情况下对局部路径进行高效规划。模糊控制作为一种非精确但灵活的控制策略，能适应不确定性和复杂性，使得机器人能够更好地应对环境的不确定性。 与传统的虚拟势场法等方法相比，该方法避免了局部最小问题，即在规划过程中不会陷入局部最优解，从而减少了在狭窄空间中可能出现的振荡现象。这不仅提高了路径规划的稳定性，也显著提升了路径规划的实时性。 实验和仿真结果都证实了这一方法的有效性。它不仅规划出的路径具有更好的性能，而且在实际运行中展现出更好的实时响应，对于提升移动机器人在未知环境中的自主导航能力具有重要意义。此外，研究还涉及到多个作者的合作，包括高扬博士，他在智能控制和机器人技术领域有着深厚的研究；孙树栋教授，作为研究方向为单元管理与控制系统和机器人控制的专家；以及黄伟峰硕士研究生，专注于机器人技术。 本文提出了一种创新的路径规划策略，通过结合自由路径、风险评估和模糊控制，为移动机器人在未知环境中的高效行动提供了强有力的支持，对于推动机器人技术在实际应用中的进步具有重要的理论价值和实践意义。