[發明專利]一種基于人工勢場法的機器人路徑規劃方法

在審

• 申請號: 202210365918.0
• 申請日: 2022-04-08
• 公開（公告）號: CN114995372A
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發明（設計）人: 李芳;徐俊武
• 申請（專利權）人: 武漢工程大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 唐萬榮

本發明公開了一種基于人工勢場法的機器人路徑規劃方法，通過對傳統勢場法進行改進，將障礙物產生的斥力由局部斥力變為全局斥力，使機器人能夠獲得更多的環境信息，在一定程度上解決了機器人行進過程中陷入局部極小值而無法移動的問題。

技術領域

本發明涉及機器學習分類技術領域，具體涉及一種基于人工勢場法的機器人路徑規劃方法。

背景技術

路徑規劃是機器人學科中的一個重要組成部分，已經受到越來越多研究者的關注。路徑規劃即物體運行在有障礙物的環境中，根據一定的規則運動，使得物體從開始位置移動到目標位置，并能安全的避開行進過程中的障礙物。

路徑規劃分為全局路徑規劃和局部路徑規劃，即已知環境信息的路徑規劃和未知環境信息的路徑規劃。全局路徑規劃算法主要有自由空間法、柵格法、可視圖法、A*算法等，局部路徑規劃算法主要有模糊邏輯法、人工勢場法、神經網絡等，其中人工勢場法相比于其他算法來說，計算量較小，模型較為簡單，應用較為廣泛。但此方法只能根據局部環境信息進行路徑規劃，因此容易陷入局部極小值、目標不可達等問題。局部極小值問題是機器人在環境中某一點受力平衡，合力為零，使得機器人無法移動。目標不可達問題是機器人在障礙物或目標點附近因斥力大于引力使得機器人無法到達目標點。為了解決這些問題，國內外學者做了大量的研究，任彥等人通過建立虛擬牽引點的方法解決局部極小值問題,并增加快速函數提高機器人的運動速率；韓偉等人提出一種基于專家經驗的人工勢場法來解決局部極小值問題；劉芳將免疫算法和人工勢場法相結合來解決局部極小值問題；李麗娜等人將螢火蟲算法和人工勢場法相結合解決了目標不可達問題；梁獻霞等人通過在極小值點周圍建立虛擬障礙物，解決了局部極小值問題。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于人工勢場法的機器人路徑規劃方法，以解決現有人工勢場法路徑規劃的出現局部極小值和目標不可達的問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：一種基于人工勢場法的機器人路徑規劃方法，以機器人所處的環境建立虛擬勢場；虛擬勢場中目標點對機器人產生引力，障礙物對機器人產生斥力，機器人根據其所受的合力的方向與大小決定其移動方向與速度；

其中，機器人所受引力與斥力的函數具體為，

式中，U_att(q)為引力函數、U_rep(q)為斥力函數，ε、η為正比例位置增益常數，k為常數，q為機器人所在位置，q_g為目標點位置，p_o為障礙物產生的斥力勢場的半徑，p(q，q₀)表示機器人周圍障礙物中離機器人最近的點q₀與機器人之間的距離；

隨后，根據引力函數和斥力函數計算其對應的負梯度，

式中，F_rep(q)是對p(q,q_o)求導而得；

機器人通過引力函數及斥力函數對應的負梯度方向進行運動，完成機器人的路徑規劃。

按上述方案，以機器人為中心設置有安全域，安全域為圓形，其半徑為安全距離r；當障礙物位于安全域內時，使該障礙物產生的斥力增大，令機器人遠離該障礙物。

按上述方案，對機器人在一定時間內的位移距離進行檢測，當檢測到位移距離小于一閾值時，使機器人向隨機方向運動超過該閾值的距離。

一種計算機，包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上文所述基于人工勢場法的機器人路徑規劃方法的步驟。