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基于改进人工势场法的机械臂避障路径规划
摘要：
随着机械臂在工业和服务领域的广泛应用，机械臂避障路径规划成为研究的热点之一。传统的避障方法往往依赖于全局地图和全局路径规划，但面对复杂的环境，效果较差。本文提出了一种基于改进人工势场法的机械臂避障路径规划算法，该算法克服了传统方法的不足，在复杂环境中取得了较好的效果。
1.引言
机械臂在工业和服务领域具有广泛的应用，在各种场景中需要进行路径规划，保证机械臂的运动安全和效率。而避障路径规划是机械臂路径规划中的一个重要问题。
2.相关工作
传统的避障路径规划方法主要有全局路径规划、局部路径规划和人工势场法等。全局路径规划方法通常依赖于环境的全局地图，使用搜索算法（如A*算法、Dijkstra算法等）寻找最优路径。局部路径规划方法主要基于感知信息，通过避开障碍物来规划机械臂的局部路径。然而，全局路径规划方法需要准确的环境地图，而局部路径规划方法容易受到感知误差的影响。人工势场法作为一种常用的避障方法，通过模拟粒子在势场中的运动来规划机械臂的路径。但传统的人工势场法存在局部最小值问题和无法处理多目标问题的缺点。
3.改进方法
为了克服传统人工势场法的缺点，本文提出了一种改进的人工势场法。首先，我们引入了启发式信息，将目标的信息引入势场设计中，使机械臂更加有效地朝向目标运动。其次，我们通过引入动态障碍物模拟机械臂周围动态环境的变化，使路径规划更加可靠。最后，我们采用改进的梯度下降法对势场进行求解，避免了传统方法中的局部最小值问题。
4.实验结果与分析
我们在不同的场景下对提出的算法进行了测试。实验结果表明，改进的人工势场法在复杂环境中能够有效规划机械臂的路径，避开障碍物并到达目标。与传统方法相比，该算法具有更高的效率和鲁棒性。
5.结论与展望
本文基于改进人工势场法提出了一种机械臂避障路径规划算法，并在实验中验证了该算法的有效性。未来可以进一步优化算法的性能，提高机械臂的运动效率和智能性。
关键词：机械臂；路径规划；避障；人工势场法；改进算法