改进人工势场法在未知环境中的路径规划研究

陈冠星，张志安，黄学功，华 洪，施振稳

(南京理工大学机械工程学院，江苏 南京 210094)

0 引言

机器人的路径规划，是指机器人根据给定地图环境信息或者传感器探测信息寻找一条从起点到终点的无碰撞路径[1]。路径规划在无人机[2]、无人车[3]等方面都有广泛应用。

移动机器人的路径规划包括全局路径规划和局部路径规划[4]。局部路径规划可以应用在未知环境中，局部路径规划算法包括人工势场法[5]、动态窗口法[6]等。在复杂未知环境中，人工势场法因其实时性高、计算量小的优点得到广泛应用[7-8]。但人工势场法本身也存在缺陷：路径震荡和局部极小点。

对于路径震荡问题，文献[9]采用过滤震荡点法解决规划路径震荡的问题，但是其需要提前规划数个周期的路径，计算量较大。本文提出采用角度过滤器的方法改善了规划路径震荡的问题，在计算引力时采用不同增益系数的方法进一步改善了规划路径震荡的问题，最终得到了较为光滑的路径。对于局部极小点问题，文献[10]针对U型陷阱问题添加了模糊控制的思想，提出了判断U型障碍物的依据，但是当U型障碍物范围较大时，这种方法会极大增加机器人的运动路径；文献[11]采用改进人工协调场的方法来改进局部极小点问题，但是没有在更复杂的环境中进行实验；文献[12]针对传统人工势场法的缺点，使用势场强度代替力矢量进行路径规划，利用遗传信赖域算法搜索机器人周围势场强度最小点，并引入“填平势场”解决局部极值点问题。……