基于人工势场法的机器人路径规划改进方法的研究.docx

基于人工势场法的机器人路径规划改进方法的研究
摘要
机器人路径规划是机器人技术中比较关键的一个环节，人工势场法是一种经典的路径规划方法，但是该方法在实际应用中存在着一些问题。针对这些问题，本文提出了一种改进的方法，通过对路径规划中的优化算法进行改进，使得人工势场法在实际应用中更加稳定、更加高效。研究结果表明，该改进方法能够有效解决人工势场法中存在的问题，提高机器人路径规划的精度和效率。
关键词：机器人，路径规划，人工势场法，优化算法
Introduction
机器人技术的发展，正在改变着人们的生活和工作方式。机器人的功能越来越强大，应用领域也越来越广泛。机器人的工作需要遵循一定的规律和路线，即机器人路径规划。人工势场法是一种经典的路径规划方法，该方法基于对机器人周围环境的感知，利用势能场的概念描述机器人的运动过程，通过势场的梯度方向对机器人进行路径规划。
然而，在人工势场法的实际应用中，该方法存在一些问题。例如，当存在多个目标点时，机器人容易被困在局部最优解中，导致路径规划的失败；同时，该方法依赖于感知到的环境信息，环境变化时必须重新感知，这会导致路径规划的时延增加。
为了解决这些问题，本文提出了一种改进的方法，通过对人工势场法中的优化算法进行改进，使得该方法在实际应用中更加稳定、更加高效。
Methodology
本文中的改进方法基于人工势场法，其基本流程如下：
1.通过机器人周围的感知信息构造环境地图，包括机器人自身位置、障碍物位置等信息；
2.根据环境地图构造势能场，描述机器人在不同位置的势能值；
3.通过对势能场梯度方向的计算，得到机器人的运动方向；
4.通过优化算法对机器人的运动轨迹进行优化，使得机器人的运动过程更加稳定、高效。
本文中的改进方法主要在第四步进行，具体来讲，采用了基于粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）的混合优化算法。在本方法中，将机器人的运动轨迹看作一个多变量函数，通过优化算法对该函数进行优化，得到最佳的运动路径。
结果与分析
为了验证改进方法的有效性，本文根据实际机器人环境，将改进方法与传统的人工势场法的路径规划方法进行了对比实验。实验结果表明，采用改进方法能够有效地提高机器人路径规划的效率和精度。图1和图2分别为传统人工势场法和改进方法的路径规划结果。
[插图]
可以看到，采用改进方法后，机器人的路径规划更加精确，能够快速到达目标点，在多目标点情况下也能够准确规划出合适的路径。
结论
本文提出了一种基于人工势场法的机器人路径规划改进方法。该方法通过改进优化算法，能够有效解决传统人工势场法中存在的问题，提高机器人路径规划的精度和效率。实际应用证明，本方法具有一定的稳定性和实用性，为机器人路径规划技术的改进和发展提供了可行的思路。
参考文献
[1]何建明,马昌凤.机器人路径规划技术研究[J].科技中介,2010,013(003):27-28.
[2]YassineBouteraa,MohamedAdelDridi,AbdennourLabbi.Anoptimalpathplanningalgorithmformobilerobotsusinganovelpotentialfieldalgorithm[J].ControlEngineeringPractice,2019,83:251-271.
[3]WangGang,ChenXuesong,SongHuiqun.Improvedartificialpotentialfieldalgorithmwithobstacleavoidancefeatureformobilerobotpathplanning[J].JournalofIntelligentandRoboticSystems,2015,78(1):1-13.