灰色定性理论驱动的无陷阱人工势场路径规划

本文主要探讨了"基于灰色定性理论的无陷阱人工势场"这一研究领域，针对传统人工势场中存在的局部陷阱问题，作者提出了创新性的解决方案。该方法的核心在于利用灰色定性理论，这是一种结合定量与定性信息的综合分析工具，尤其适用于不确定性较高的复杂系统。 在研究中，环境被首先通过凸分解算法划分为一系列的凸多边形，这些多边形以其顶点和它们之间的邻接关系作为关键的环境特征。这些特征被转化为灰色定性基本元，即环境状态的定性描述，以便于理解和处理。作者通过构建灰色定性关系模型，该模型可以推理出从初始位置到目标位置所需经过的一系列凸多边形路径。 接下来，文章引入了广义白化函数来计算这些凸多边形序列中的势场强度，这是一个量化评估每个位置吸引力的方法。这种设计旨在避免传统势场中的局部最小值（陷阱），使得机器人能够在有限时间内找到一条安全、有效的路径向目标点移动。 理论上，灰色定性理论的应用使得算法对环境变化具有一定的鲁棒性，因为它能够处理模糊和不确定的信息。通过理论分析，作者证明了这个算法的有效性和可靠性，确保了移动机器人在实际操作中能够避开陷阱，高效地完成路径规划。 关键词"灰色定性"、"人工势场"、"路径规划"和"移动机器人"揭示了研究的核心内容，表明这项工作不仅关注理论层面的创新，也关注其在实际机器人技术领域的应用潜力。 这篇2013年的控制与决策领域的研究论文提供了一种新颖的方法来解决移动机器人路径规划中的局部陷阱问题，展示了灰色定性理论在解决复杂环境导航中的优势，对于提高机器人智能导航的效率和安全性具有重要的理论和实践意义。