基于改进人工势场法的机器人路径规划研究

2017-11-20程金勇王钦钊

科技与创新 2017年22期

关键词：引力场势场引力

程金勇,王钦钊

(装甲兵工程学院,北京 100072)

基于改进人工势场法的机器人路径规划研究

程金勇,王钦钊

(装甲兵工程学院,北京 100072)

路径规划的任务是在有障碍物的空间环境中,根据赋予的指令及环境信息搜索一条从起点到目标点的最优或次优路径[1-3].传统的人工势场法具有易陷入局部极小点的缺陷,建立局部极小点陷入与逃离的评价标准,采用引力场旋转逃离策略和障碍物填充思想,解决局部极小点的问题.仿真结果证明了该方法的有效性.

机器人;路径规划;旋转矩阵;局部极小点

本文通过在引力场中增加旋转矢量阵,解决了局部极小点问题.

1 传统人工势场法

1.1 人工势场法

目标对机器人施加引力,而障碍物对机器人施加斥力,这2种力形成合力控制机器人的运动状态.这样,既保证了机器人向目标点运动,又使得机器人成功避障.传统引力和斥力场模型如下:

式(1)(2)中:Uatt(X)为引力场函数;X为机器人位置向量;ka为引力增益系数;Xg为目标位置向量;Urep(X)为斥力场函数;kr为斥力增益系数;d为机器人与障碍物相对距离;d0为斥力场作用距离.

引力和斥力均为引力场和斥力场函数的负梯度,表达式见式(3)和式(4).机器人受到的合力决定机器人下一步的运动方向.

1.2 局部极小点

由式(3)(4)可知,机器人在进行路径规划时,受到的斥力会随着机器人与障碍物的接近而逐渐变大,而引力则恰恰相反,这样在机器人没有到达目标点时,引力和斥力可能恰好平衡或接近平衡点,机器人在此位置震荡或停止,误以为到达终点,但此时机器人未达到目标位置,即陷入局部极小点.

2 改进人工势场法

下面介绍局部极小点逃离策略.采用旋转矩阵方法对引力(3)作一定的改变,使其成为新的引力场,破环局部极小点区域引力和斥力的平衡,使机器人能够跳出局部极小点.考虑到障碍物的避碰问题,θ角度取-2π/3或2π/3,具体采用的数值指向障碍物密集程度比较小的区域.当机器人判定自身陷入局部极小点区域后,引入旋转矩阵策略,对目标点的引力方向进行改变,见式(5).斥力与变换后的引力形成新的合力,使机器人能够走出局部极小点区域.

图1 局部极小点仿真结果

3 仿真实验

本文拟在二维模拟空间中进行MATLAB仿真实验,对路径规划中的2种情况进行验证.其中,ka=0.5,kr=100,dmin=1,kb=100,d0=10.图1为局部极小点仿真结果,图中黑色区域代表障碍物,起始点为星号,目标点为五星形状,机器人运动轨迹是一条蓝线.图1(a)采用传统的势场法,无法摆脱局部极小点;图1(b)采用本文中的局部极小点的逃离和防陷入策略,机器人检测到自身陷入局部极小点之后,改变机器人受到的势场,安全地避开障碍物,到达目标位置.