[發明專利]一種基于迭代策略的改進人工勢場的移動機器人路徑規劃方法

在審

• 申請號: 202211001968.7
• 申請日: 2022-08-20
• 公開（公告）號: CN115493593A
• 公開（公告）日: 2022-12-20
• 發明（設計）人: 王雷;李東東;凌雪;蔡勁草;馬康康;王安恒;王天成;王藝璇;王海;譚鐵龍;桂勁松
• 申請（專利權）人: 安徽工程大學;蕪湖柯埔智能裝備有限公司
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20
• 代理公司: 安徽省蚌埠博源專利商標事務所(普通合伙) 34113
• 代理人: 楊晉弘

一種基于迭代策略的改進人工勢場算法的機器人路徑規劃方法，S1、初始化算法的相關參數；S2、根據APF相關公式計算每個節點的勢力場；S3、將所有障礙物的鄰接節點添加進一個空列表A；S4、進入修正勢場的迭代循環過程；S5、令勢場變化誤差delta=0；S6、依次遍歷A中的節點a，若delta為0，則退出勢場修正的迭代過程；S7、基于S13得到的修正勢場，從起點節點開始，按照勢場最大下降策略，即可找到一條從起點至終點的聯通路徑；S8、輸出路徑結果，算法結束。本發明針對傳統APF算法存在的問題提出一種迭代修正勢場策略，該策略會通過迭代漸漸消除可能存在的局部較低勢場，保證了移動機器人不會陷入局部死角，從而提高算法完成路徑規劃任務的效率。

技術領域

本發明涉及機器人路徑規劃技術領域，具體是一種基于迭代修正勢場策略的改進人工勢場算法(Improved artificial potential field algorithm based on iterativestrategy，IAPF-BIS)的移動機器人路徑規劃方法。

背景技術

路徑規劃技術是移動機器人研究領域的一個重要組成部分，主要目的是在有障礙物的環境中，根據一定的準則(如路徑最短，位置拐點最少，用時最短等)，尋求一條從起始位置節點到目標位置節點之間的最優或次優安全無碰路徑。

路徑規劃技術的發展在一定程度上標志著機器人智能水平的高低，而路徑規劃方法的優劣直接影響路徑規劃效果。

目前，國內外許多專家學者都在致力于路徑規劃算法的研究，常用的優化算法主要有APF算法、免疫算法、蟻群優化算法、神經網絡、A-Star算法等。

其中，APF算法是由Khatib提出的一種虛擬力法。它的基本思想是將機器人在周圍環境中的運動，設計成一種抽象的人造引力場中的運動，目標點對移動機器人產生“引力”，障礙物對移動機器人產生“斥力”，最后通過求合力來控制移動機器人的運動。應用勢場法規劃出來的路徑一般是比較平滑并且安全，但是這種方法存在局部最優點問題，即機器人可能會陷入局部較低的勢場。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于迭代修正勢場策略的改進人工勢場算法(Improved artificial potential field algorithm based on iterative strategy，IAPF-BIS)的機器人路徑規劃方法，該方法能夠克服傳統APF在生成路徑時可能陷入局部較低勢場，從而無法到達終點的缺陷。

首先，圖1所示為一些會導致APF陷入局部較低勢場的柵格地圖，其中，左上角柵格為起點S，右下角柵格為終點E。觀察機器人陷入局部較低勢能的柵格節點的位置，可以發現都是障礙物的鄰接節點，同時，由人工勢場法的邏輯流程可知，該節點處周圍的節點的勢能較高。基于上述兩點特征，本發明提供一種基于迭代修正勢場策略的改進人工勢場算法的機器人路徑規劃方法，大體的思路為，通過迭代修改可能使得APF陷入局部較低勢場的節點的勢能，逐步減少該類節點的數量，當且僅當該類節點數目為0時，退出迭代過程，用修正后的新勢力場去完成路徑規劃的任務，即可實現克服傳統APF在生成路徑時可能陷入局部較低勢場，從而解決無法到達終點的缺陷。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

一種基于迭代修正勢場策略的IAPF-BIS算法的機器人路徑規劃方法，包括以下步驟：

S1、初始化算法的相關參數，如包括：地圖數據矩陣m、起點S、終點E、空列表list_del、list_append，勢場變化系數k=1.1；

S2、根據APF相關公式計算每個節點的勢力場，即原勢場；

S3、將所有障礙物的鄰接節點添加進一個空列表A；

S4、進入修正勢場的迭代循環過程；

S5、令勢場變化誤差delta=0；

S6、依次遍歷列表A中的節點，記為節點a，執行S7；遍歷結束后執行S13；