路径规划-人工势场法(Artificial Potential Field)

路径规划-人工势场法(Artificial Potential Field)人工势场法是局部路径规划的一种比较常用的方法。这种方法假设机器人在一种虚拟力场下运动。1.简介如图所示,机器人在一个二维环境下运动,图中指出了机器人,障碍和目标之间的相对位置。这个图比较清晰的说明了人工势场法的作用,物体的初始点在一个较高的“山头”上,要到达的目标点在“山脚”下,这就形成了一种势场,物体在这种势的引导下,避开障碍物,到达目标点。人工势场包括引力场合斥力场,其中目标点对物体产生引力,引导物体朝向其运动(这一点有点类似于A*算法中的启发函数h)。障碍物对物体产生斥力,..

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

人工势场法是局部路径规划的一种比较常用的方法。这种方法假设机器人在一种虚拟力场下运动。

1. 简介

路径规划-人工势场法(Artificial Potential Field)
如图所示,机器人在一个二维环境下运动,图中指出了机器人,障碍和目标之间的相对位置。 

路径规划-人工势场法(Artificial Potential Field)

路径规划-人工势场法(Artificial Potential Field)这个图比较清晰的说明了人工势场法的作用,物体的初始点在一个较高的“山头”上,要到达的目标点在“山脚”下,这就形成了一种势场,物体在这种势的引导下,避开障碍物,到达目标点。

人工势场包括引力场合斥力场,其中目标点对物体产生引力,引导物体朝向其运动(这一点有点类似于A*算法中的启发函数h)。障碍物对物体产生斥力,避免物体与之发生碰撞。物体在路径上每一点所受的合力等于这一点所有斥力和引力的和。这里的关键是如何构建引力场和斥力场。下面我们分别讨论一下:

1.1. 引力场

常用的引力函数:

路径规划-人工势场法(Artificial Potential Field)

这里的ε是尺度因子,\rho(q,q_{goal})表示物体当前状态与目标的距离。引力场有了,那么引力就是引力场对距离的导数(类比物理里面W=FX):

路径规划-人工势场法(Artificial Potential Field)

路径规划-人工势场法(Artificial Potential Field)
引力场模型

1.2. 斥力场

路径规划-人工势场法(Artificial Potential Field)

公式(3)是传统的斥力场公式。公式中η是斥力尺度因子,\rho(q,q_{obs})代表物体和障碍物之间的距离。\rho_0代表每个障碍物的影响半径。换言之,离开一定的距离,障碍物就对物体没有斥力影响。

斥力就是斥力场的梯度

路径规划-人工势场法(Artificial Potential Field)

路径规划-人工势场法(Artificial Potential Field)
斥力场模型

总的场就是斥力场合引力场的叠加,也就是U=U_att+U_rep,总的力也是对对应的分力的叠加,如下图所示:

路径规划-人工势场法(Artificial Potential Field)

2. 存在的问题

  • 当物体离目标点比较远时,引力将变的特别大,相对较小的斥力在甚至可以忽略的情况下,物体路径上可能会碰到障碍物
  • 当目标点附近有障碍物时,斥力将非常大,引力相对较小,物体很难到达目标点
  • 在某个点,引力和斥力刚好大小相等,方向想反,则物体容易陷入局部最优解或震荡

3. 各种改进版本的人工势场法

  • 对于可能会碰到障碍物的问题,可以通过修正引力函数来解决,避免由于离目标点太远导致引力过大

路径规划-人工势场法(Artificial Potential Field)

和(1)式相比,(5)式增加了范围限定。d*_goal 给定了一个阈值限定了目标和物体之间的距离。对应的梯度也就是引力相应变成:

路径规划-人工势场法(Artificial Potential Field)

  • 目标点附近有障碍物导致目标不可达的问题,引入一种新的斥力函数

路径规划-人工势场法(Artificial Potential Field)

这里在原有斥力场的基础上,加上了目标和物体距离的影响,(n是正数,我看到有篇文献上n=2)。直观上来说,物体靠近目标时,虽然斥力场要增大,但是距离在减少,所以在一定程度上可以起到对斥力场的拖拽作用
相应斥力变成:

路径规划-人工势场法(Artificial Potential Field)

所以可以看到这里引力分为两个部分,编程时要格外注意

  • 局部最优问题是一个人工势场法的一个大问题,这里可以通过加一个随机扰动,让物体跳出局部最优值。类似于梯度下降法局部最优值的解决方案。

参考文献

路径规划算法初探_森林宝贝的博客-CSDN博客_局部路径规划算法

Artificial Potential Field Approach and its Problems – General Discussions – RobotShop Community

解决人工势场法局部极小问题的一种新方法 – 道客巴巴

matlab改进人工势场法模拟机器人路径规划,避障_人工势场法改进领航跟随法的控制算法实现-Matlab文档类资源-CSDN下载

http://www.cs.cmu.edu/~motionplanning/lecture/Chap4-Potential-Field_howie.pdf

帮忙分析一下人工势场法的局部路径规划程序 – MATLAB中文论坛

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/151072.html原文链接:https://javaforall.cn

【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛

【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

(0)


相关推荐

  • whl文件安装方法

    whl文件安装方法   whl格式本质上是一个压缩包,里面包含了py文件,以及经过编译的pyd文件。使得可以在不具备编译环境的情况下,选择合适自己的python环境进行安装问题描述:whl下载了后不会安装解决方法:1.把下载的文件拖到桌面2.进入cmd命令行3.使用cd进入whl文件属性标识的目录)(红色框)4.使用“pipinstall文件名”安装下载的文件(绿色框)5.安装完成…

  • &与&&的区别

    &与&&的区别

  • activity任意节点跳转

    activity任意节点跳转前言在实际业务中,总会碰到一些特殊的需求,比如要实现任意两个审批节点之间的跳转,举例来说,某个审批流程有3级审批,来了这么个需求,一级审批完结之后在满足特定的条件下,可以直接进入到3级审批,即跳过中间的二级审批,所幸activity提供了这样的解决方案本例我们用代码简单演示一下其实现流程1、定义流程文件2、部署与启动流程实例 //部署publicstaticvoidmain(String[]args){ProcessEngineprocessEngine

  • 分布式 – 公司使用什么RPC框架,聊聊你理解的RPC原理

    分布式 – 公司使用什么RPC框架,聊聊你理解的RPC原理不啰嗦,我们直接开始!引言以前在做一个规模不大的系统的时候,用的是单体架构,一台服务器部署上一个应用和数据库也就够了。但是现代化互联网公司业务逐渐扩大,服务逐渐细分,很多服务之间需要通过远程分布式接口调用通讯,即不同的服务不是部署在同一个服务器上,比如订单服务在A服务上,付款服务在另一个服务上,有同步调用、也有异步调用,这个时候我们就需要远程调用不同的服务,使用的时候调用远程服务就像调用本地服务一样,引入一个jar包,就能通过this.xxx()一样调用远程服务,这背后的机制就是通.

  • charls使用笔记[通俗易懂]

    charls使用笔记[通俗易懂]一、https请求:PC端:1.安装charlesca证书选择help|InstallCharlesCASSLCertificate然后会弹出证书信息,选择安装证书,下一步,将证

  • 安装师傅最好的接单平台_安装sql server2008

    安装师傅最好的接单平台_安装sql server2008直接使用下载的.exe文件安装总是得到以下错误:“afatalerroroccurredduringinstallation失败的对象初始化…” 使了好多办法,最终采用以下blog中的方法解决: http://bidn.com/blogs/bretupdegraff/bidn-blog/223/hacking-the-sql-server-2008-r2-a…

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

关注全栈程序员社区公众号