程金勇,王欽釗

(裝甲兵工程學院,北京 100072)

基于改進人工勢場法的機器人路徑規(guī)劃研究

程金勇,王欽釗

(裝甲兵工程學院,北京 100072)

路徑規(guī)劃的任務是在有障礙物的空間環(huán)境中,根據(jù)賦予的指令及環(huán)境信息搜索一條從起點到目標點的最優(yōu)或次優(yōu)路徑[1-3].傳統(tǒng)的人工勢場法具有易陷入局部極小點的缺陷,建立局部極小點陷入與逃離的評價標準,采用引力場旋轉逃離策略和障礙物填充思想,解決局部極小點的問題.仿真結果證明了該方法的有效性.

機器人;路徑規(guī)劃;旋轉矩陣;局部極小點

本文通過在引力場中增加旋轉矢量陣,解決了局部極小點問題.

1 傳統(tǒng)人工勢場法

1.1 人工勢場法

目標對機器人施加引力,而障礙物對機器人施加斥力,這2種力形成合力控制機器人的運動狀態(tài).這樣,既保證了機器人向目標點運動,又使得機器人成功避障.傳統(tǒng)引力和斥力場模型如下:

式(1)(2)中:Uatt(X)為引力場函數(shù);X為機器人位置向量;ka為引力增益系數(shù);Xg為目標位置向量;Urep(X)為斥力場函數(shù);kr為斥力增益系數(shù);d為機器人與障礙物相對距離;d0為斥力場作用距離.

引力和斥力均為引力場和斥力場函數(shù)的負梯度,表達式見式(3)和式(4).機器人受到的合力決定機器人下一步的運動方向.

1.2 局部極小點

由式(3)(4)可知,機器人在進行路徑規(guī)劃時,受到的斥力會隨著機器人與障礙物的接近而逐漸變大,而引力則恰恰相反,這樣在機器人沒有到達目標點時,引力和斥力可能恰好平衡或接近平衡點,機器人在此位置震蕩或停止,誤以為到達終點,但此時機器人未達到目標位置,即陷入局部極小點.

2 改進人工勢場法

下面介紹局部極小點逃離策略.采用旋轉矩陣方法對引力(3)作一定的改變,使其成為新的引力場,破環(huán)局部極小點區(qū)域引力和斥力的平衡,使機器人能夠跳出局部極小點.考慮到障礙物的避碰問題,θ角度取-2π/3或2π/3,具體采用的數(shù)值指向障礙物密集程度比較小的區(qū)域.當機器人判定自身陷入局部極小點區(qū)域后,引入旋轉矩陣策略,對目標點的引力方向進行改變,見式(5).斥力與變換后的引力形成新的合力,使機器人能夠走出局部極小點區(qū)域.

圖1 局部極小點仿真結果

3 仿真實驗

本文擬在二維模擬空間中進行MATLAB仿真實驗,對路徑規(guī)劃中的2種情況進行驗證.其中,ka=0.5,kr=100,dmin=1,kb=100,d0=10.圖1為局部極小點仿真結果,圖中黑色區(qū)域代表障礙物,起始點為星號,目標點為五星形狀,機器人運動軌跡是一條藍線.圖1(a)采用傳統(tǒng)的勢場法,無法擺脫局部極小點;圖1(b)采用本文中的局部極小點的逃離和防陷入策略,機器人檢測到自身陷入局部極小點之后,改變機器人受到的勢場,安全地避開障礙物,到達目標位置.

4 結論

分析了傳統(tǒng)人工勢場法在進行路徑規(guī)劃時出現(xiàn)局部極小點問題,通過引入旋轉矩陣對引力進行改變,使機器人逃離局部極小點.最后,通過對比實驗驗證了算法的有效性.

[1]張建英,趙志萍,劉暾.基于人工勢場法的機器人路徑規(guī)劃[J].哈爾濱工業(yè)大學學報,2006(8):1306-1309.

[2]殷路,尹怡欣.基于動態(tài)人工勢場法的路徑規(guī)劃仿真研究[J].系統(tǒng)仿真學報,2009,21(11):3325-3341.

[3]黃炳強,曹廣益.基于模糊人工勢場的移動機器人路徑規(guī)劃[J].上海理工大學學報,2006,28(4):347-350.

〔編輯:劉曉芳〕

TP242

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2017.22.043

2095-6835(2017)22-0043-02