基于PSO和人工势场的机器人路径规划

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1、第30卷第6期合肥工业大学学报(自然科学版)Vol.30No.62007年6月JOURNALOFHEFEIUNIVERSITYOFTECHNOLOGYJun.2007基于PSO和人工势场的机器人路径规划肖本贤,李善寿,王晓伟,朱志国(合肥工业大学电气与自动化工程学院,安徽合肥230009)摘要:文章提出了一种变形Gaussian函数作为势场模型,它能更准确地反映势场环境;通过分析震荡现象产生的原因,以及局部极小值点的特点,将粒子群算法引入到路径规划过程中,用于绕过障碍物或逃逸局部极小值

2、;仿真结果表明,该方法能有效消除运动路径的震荡现象,极大地降低了陷入局部极小值的概率。关键词:人工势场法;粒子群算法;路径规划;变形Gaussian函数中图分类号:TP391.9文献标识码:A文章编号:10035060(2007)06071805PathplanningofmobilerobotsbasedonPSOandAPFXIAOBenxian,LIShanshou,WANGXiaowei,ZHUZhiguo(SchoolofElectricEngineeringa

3、ndAutomation,HefeiUniversityofTechnology,Hefei230009,China)Abstract:Inthisstudy,atransformativeGaussianfunctionforimprovingtheexpressionofthepotentialenvironmentisproposed.Basedonanalyzingthecauseofoscillationandthecharacteroftherobotpathinalocalminimum

4、,particleswarmoptimization(PSO)isintegratedintotheprocessofpathplanningtoescapefromlocalminimaandavoidtheobstacle.Simulationresultsindicatethatthepresentedmethodiseffectiveineliminatingtheoscillationanddecreasingtheprobabilityofbeingtrappedinlocalminima

5、.Keywords:artificialpotentialfield(APF);particleswarmoptimization(PSO);pathplanning;transformativeGaussianfunction路径规划问题就是在有障碍物的环境中,按势场法路径规划过程。照一定的评价标准,寻找一条从起始点到达目标1人工势场法简述点的无碰撞连续路径。人工势场法将环境表示成障碍物斥力场和目标点引力场的叠加,机器人在人工势场法进行路径规划的基本思想是在目两者的合力作用下从势场高的点运动到

6、势场低的标位置构造引力势场Uatt和在障碍物周围构造斥点,最终实现路径规划的任务。然而人工势场法力势场Urep,这2个势场共同作用形成复合人工有其自身的缺点,如局部极小值问题、抖动问题势场U。机器人在Uatt的引力Fatt和Urep的斥力[1,2]等。Frep共同作用下向目标运动。引力势场一般采用在Khatib提出人工势场法之后,学者们对人(1)式所示的二次函数。2工势场法作了深入的研究,对其固有缺点提出了Uatt(X)=ka

7、X-Xg

8、/2(1)[3-5]各种改进方法,形成了目前人工势场的2个其中,k

9、a为常数;X=(x,y)为机器人坐标向量;主要研究方向:寻找更好的势场函数,使势场Xg=(xg,yg)为目标的坐标向量。中出现极小值的概率减小;将人工势场法和别机器人所受的引力可以定义为(1)式的负梯的方法融合来克服人工势场的缺点。本文分析了度,即。势场法规划过程的特点,将粒子群算法引入人工Fatt=-Uatt=-ka(X-Xg)(2)收稿日期:20060904作者简介:肖本贤(1964-),男,安徽无为人,合肥工业大学教授,博士生导师.第6期肖本贤,等:基于PSO和人工势场的机器人路径规

10、划71922障碍物附近的斥力场一般采用Khatib提出-1(x-xo)+(y-yo)CoUrep=e2d2d2(7)[2]xy的FIRAS函数,如(3)式所示。引力势场函数为211-1(x-x)2(y-y)2kr(d!d0)1-g+gCUrep=2dd0(3)Uatt(x,y)=1-e2d22d2g(8)2xy0(d>d0)其中,dx反映了势场在x轴方向的作用距离;dy其中,kr为斥力常数;d0为障碍物斥力场作用距反映了

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