改进人工势场法在机器人路径规划中的应用研究

"基于改进人工势场法的机器人路径规划研究，主要探讨了传统人工势场法在机器人路径规划中的局限性，并提出了解决这些问题的策略。" 在机器人路径规划领域，人工势场法是一种常用且直观的方法，它通过构建一个包含引力场和斥力场的虚拟环境来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，而斥力场则帮助机器人避开障碍物。然而，这种方法存在两个主要问题：一是“障碍物附近目标不可达”（Goals Nonreachable with Obstacle Nearby, GNRON），即当目标位置被障碍物包围时，机器人无法找到通向目标的路径；二是局部极小值问题，机器人可能陷入障碍物周围的局部最优路径，无法到达全局最优目标。 针对目标不可达问题，该研究提出了一种改进的斥力场函数。传统的斥力场函数可能导致机器人在障碍物边缘处无法有效地转向，而改进后的函数旨在增强机器人在接近障碍物时的转向能力，从而解决目标不可达的情况。 对于局部极小值问题，研究采用了两种策略：随机逃离和沿等势线逃离。随机逃离是指当机器人陷入局部极小值时，会以一定的概率施加一个随机力，帮助其跳出局部陷阱；沿等势线逃离则是指机器人尝试沿着势场的等势线移动，以寻找通向全局最优目标的新路径。这两种策略结合使用，可以有效减少机器人陷入局部极小值的可能性，提高路径规划的全局优化性能。 通过仿真研究，该方法展示了良好的路径规划效果，验证了其在解决传统人工势场法问题上的有效性。这种方法不仅优化了机器人的避障路径，还提高了路径规划的效率和鲁棒性，对于实际应用中的机器人导航系统有着重要的理论和实践意义。 关键词：路径规划、人工势场法、GNRON问题、局部极小值、随机逃离、等势线逃离 该研究对机器人路径规划领域的理论研究和实际应用提供了新的思路，为解决复杂环境下的自主导航问题提供了有效的解决方案。未来的研究可以进一步探索如何将这些改进应用于更复杂的环境和动态障碍物场景，以及如何优化计算效率，以适应实时的机器人控制系统。