基于混合算法的仿生机器鱼路径规划

《基于混合算法的仿生机器鱼路径规划》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、基于混合算法的仿生机器鱼路径规划摘要：针对人工势场法在仿生机器龟路径规划应用中障碍物目标附近不可达问题（GNRON）,采用人工势场与模糊逻辑相结合的算法，预设一个模糊控制器，在机器鱼陷入陷阱区域时，切换至以之匹配的模糊控制算法，使机器鱼快速摆脱陷阱区域，向目标点移动。通过实验，实现了机器鱼在全局环境下的避障，证明了该方法的有效性。Abstract：AimingattheproblemofGNRONintheapplicationofartificialpotentialfieldinrobotfishpathplanning,afuzzycontrollerispr

2、oposedbycombiningtheartificialpotentialfieldandfuzzylogic.Whentherobotfishfallsintothetraparea，switchtothematchingfuzzycontrolalgorithm,sothattherobotfishcanquicklygetridofthetrapareaandmovetothetargetpoint.Throughtheexperiment，theobstacleavoidanceoftherobotfishintheglobalenvironmentis

3、realized,whichprovestheeffectivenessofthemethod.关键词：人工势场法；模糊逻辑；仿生机器鱼；避障Keywords：artificialpotentialfieldmethod；fuzzylogic；robotfish；obstacleavoidance中图分类号：TP242文献标识码：A文章？号：1006-4311(2017)10-0087-020引言当前，随着各类机器人技术的不断发展和广泛应用，机器人技术引起了越来越多的高校与研究机构的重视。水下仿生机器龟由于兼具灵活性和使用性，引起了国内外多数学者的重视。但是由于水下

4、运动环境的复杂性以及水流条件的不可预知性导致出现机器鱼研究的瓶颈。由于人工市场法具有实时性强、算法简洁且便于数学描述等优点，因此在陆地机器人路径规划中占据主导地位。但传统的人工势场法仍然存在有局部最小值、遇障碍物易导致系统不稳定、动态环境下易产生震荡等各类缺陷。不少学者针对人工势场法存在的缺陷，进行了大量的研究工作，主要从三个方面着手［1］:一是在原有势场函数屮补充一些其它新的影响因素，如速度、角度等［2］;二是通过构造其它形式的场，设计新的势场函数［3,4］;三是通过将多种智能算法与搜索算法相结合［5,6］。综合来说，实际当屮障碍分布存在有不确定性，与其为了避免局

5、部极小值发生做大量的计算，不如在发生局部极小值吋，做出适当处理。本文首先以人工势场法作为机器鱼路径规划的基础，然后根据机器鱼、目标点及障碍物三者之间的实时位置关系设计了一个模糊控制器，及时引导机器鱼避开障碍物到达目标区域。最后通过实验表明，仿生机器鱼能够成功避开障碍物，以迅速、快捷、平滑的路径到达B标区域。1人工势场法的基本原理人工势场法的本质思想是将现场环境假象成一个势力场U,U由两部分组成：一个是斥力场Urep,驱动机器人远离障碍物；另一个是引力场Uatt,驱动机器人靠近目标点，机器人在其中运动受到斥力场Urep，与引力场Uatt,的合力控制。机器鱼从起点开始在

6、合力作用下沿着既定路径朝目标点进发，此合力在全局范围内为机器鱼导航。2人工势场法的缺陷及改进传统的人工势场法虽然算法简洁，物理意义明确，但是实际应用的时候有其局限性。主要表现为当移动机器人向目标点逼近时，随着引力减小而斥力增大，此时可能会出现合成势场最小值不趋向目标点或者在目标点和障碍物前抖动甚至无法前行等情况。基于模糊逻辑的路径规划算法的主要优点在于能够在难以建立障碍物位置信息精确数学模型来描述的情况下进行局部路径规划。但如果完全采用模糊逻辑进行路径规划，不仅所需计算量较大，在路径出现突变时，会妨碍对智能体的控制。因此将模糊逻辑和人工势场两种规划算法进行组合，充分

7、发挥人工势场算法简单、控制精确以及模糊逻辑法适应环境能力强的特点。3模糊控制器的设计将机器鱼与障碍物之间的距离d及障碍物相对于机器鱼与目标方向之间的夹角e作为模糊控制器的二维输入。首先，将输入变量d以VS,S，M，B,VB五种语言变量进行模糊化，9（4））的语言变量定义为NVB,NRB,NB,NM,NS,NRS,NVS,Z,PVS,PRS,PS,PM,PB,PRB,PVB。以全局为坐标，当冃标点位于障碍物右（左）侧时，夹角0为正（负），机器鱼则右（左）转为正（负）。输入变量d的模糊分割图形如图1所示。研究对象机器鱼的运动形式主要以直行，左转弯和厶转弯为主。因此，