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基于改进人工势场法的搬运机器人路径规划
基于改进人工势场法的搬运机器人路径规划
摘要：
搬运机器人的路径规划是其关键技术之一，它影响着机器人的工作效率和安全性。传统的人工势场法是一种常用的路径规划方法，但在复杂环境中容易陷入局部最小值，导致路径规划失败。为了克服这些问题，本文基于改进人工势场法，提出了一种能够实时规划出高效且安全路径的方法。该方法结合了离散化技术和动态势场更新策略，能够有效地解决传统方法中的局部最小值问题。实验证明，该方法在各种复杂环境下都具有较好的性能和鲁棒性。
关键词：搬运机器人，路径规划，人工势场法，局部最小值，离散化技术，动态势场更新策略
一、引言
搬运机器人是一种能够代替人工进行重物搬运的自动化设备，具有提高工作效率和保证安全性的优势。路径规划是搬运机器人的核心技术之一，它决定了机器人在复杂环境中移动的路径，直接影响着机器人的工作效率和安全性。
传统的人工势场法是一种常用的搬运机器人路径规划方法。该方法模拟了物体之间的引力和斥力，利用人工势场函数计算机器人的移动方向。然而，在复杂环境中，由于存在大量的局部极小值，传统的人工势场法容易陷入局部最小值，导致路径规划失败。
为了克服传统方法的缺点，本文提出了一种基于改进人工势场法的搬运机器人路径规划方法。该方法结合了离散化技术和动态势场更新策略，能够实时规划出高效且安全的路径。本文将首先介绍人工势场法的基本原理，然后详细阐述改进方法的具体实现和优化策略。最后，通过实验验证了改进方法的性能。
二、人工势场法的基本原理
人工势场法是一种基于物理力学原理的路径规划方法，其基本思想是模拟物体之间的引力和斥力，通过计算机器人所受到的合力方向来确定移动方向。该方法将工作空间划分为潜在场和障碍物场两个部分，潜在场模拟了目标位置对机器人的引力，而障碍物场模拟了障碍物对机器人的斥力。
传统的人工势场法的公式为：
F_total=F_attractive+F_repulsive
其中，F_total为机器人所受到的合力，F_attractive为机器人受到的引力，F_repulsive为机器人受到的斥力。引力和斥力的公式为：
F_attractive=-k_g*(robot_pos-goal_pos)
F_repulsive=∑(k_o/||robot_pos-obstacle_pos||)*(robot_pos-obstacle_pos)
式中，k_g为引力系数，k_o为斥力系数，robot_pos为机器人当前位置，goal_pos为目标位置，obstacle_pos为障碍物位置。
然而，传统的人工势场法存在着局部最小值问题。当机器人离目标较近时，由于引力项较大，机器人容易陷入局部最小值，无法继续向目标移动。为了克服这个问题，本文提出了改进的人工势场法。
三、改进的人工势场法
改进的人工势场法采用了离散化技术和动态势场更新策略，能够有效地解决传统方法中的局部最小值问题。
3.1离散化技术
离散化技术是将工作空间划分为离散的网格，将机器人的位置和障碍物的位置映射到网格上。这样做可以大大减小计算量，降低实时路径规划的难度。
离散化技术的具体实现如下：
1.将工作空间离散化为n行m列的网格，每个网格代表一个状态。
2.对机器人和障碍物的位置进行离散化，将其映射到离散网格上。
3.根据机器人当前状态和目标状态，在离散网格上进行人工势场计算。
3.2动态势场更新策略
动态势场更新策略是改进方法的核心，它通过实时更新势场，引导机器人继续向目标移动，避免陷入局部最小值。该策略将目标位置附近的势场减小，使机器人能够快速接近目标。
具体实现步骤如下：
1.根据目标位置的相对位置调整引力项的系数，使得目标位置附近的引力减小。
2.引入一定的随机扰动，使机器人有机会跳出局部最小值。
3.实时更新障碍物场，避免机器人绕着障碍物边缘移动。
四、实验结果与分析
为了验证改进方法的性能，我们设计了一系列实验。实验结果表明，改进方法在各种复杂环境下都能够实时计算出高效且安全的路径。
结合实际数据分析，我们发现改进方法具有以下优点：
1.可以避免局部最小值问题，提高了路径规划的成功率。
2.离散化技术减小了计算量，提高了实时路径规划的效率。
3.动态势场更新策略可以实时调整势场，保证机器人能够快速接近目标。
五、结论与展望
本文基于改进人工势场法，实现了搬运机器人的高效且安全的路径规划。实验结果表明，该方法具有较好的性能和鲁棒性。未来的研究可以进一步优化离散化技术和动态势场更新策略，提高路径规划的精确度和效率。此外，还可以结合机器学习等方法，提高搬运机器人的智能化程度。
参考文献：
[1]Li,H.,Wang,J.,&Li,H.(2017).Animprovedartificialpotentialfield