基于人工势场法的多机器人协同避障.pdf

在现代社会，随着对机器人技术的日益关注，移动机器人技术已经成为研究的热点领域。在众多研究课题中，机器人避障作为移动机器人领域的一个重要问题，吸引了广泛的关注。本研究针对多机器人协同避障的场景，对现有的避障算法进行了深入分析，并在此基础上，对人工势场法进行优化，提出了多机器人避障算法MPF（Multi-Robot Artificial Potential Field Method）和编队避障算法AOA（Advanced Obstacle Avoidance Method）。这些算法通过改进人工势场法中存在的局部最小值点问题，提高了机器人到达目标点的概率，并通过结合现有的编队避障算法，提升了机器人编队避障的效率。实验结果表明，该算法在不同复杂度的障碍环境中能够有效地引导机器人到达目标点，并在不同数量的机器人参与下，能提供高效稳定的编队避障。 人工势场法是一种广泛应用于机器人避障和路径规划的算法，该方法通过为机器人周围的环境构建一个虚拟的力场，使得机器人能够在避开障碍物的同时朝着目标点移动。在这个力场中，目标点对机器人产生吸引力，而障碍物则产生排斥力，机器人则根据这些力的合成结果来调整自己的移动轨迹。然而，传统的人工势场法存在一个显著的问题，即在复杂环境中，机器人可能陷入局部最小值点，也就是机器人被周围的障碍物包围，无法找到通往目标点的有效路径。为了解决这一问题，MPF算法对人工势场进行了优化，使得机器人在面对障碍物时，能够更加灵活地调整路径，避免陷入局部最小值点。 MPF算法提出了一种虚拟目标点的概念，通过调整虚拟目标点的位置，引导机器人绕过障碍物。这种方法不仅提高了机器人到达目标点的成功率，还能在不同类型的障碍物和环境变化下，保持良好的适应性。而AOA算法则是在MPF的基础上，进一步考虑了多机器人之间的协作，通过算法优化来提高整个机器人群体的编队避障效率。该算法涉及到编队控制和动态分配任务的策略，以保证在避障过程中，机器人群体能够保持队形的稳定，并有效应对动态变化的环境。 为了验证MPF和AOA算法的有效性，研究者们设计了不同的实验环境，并对这两种算法分别进行了测试。实验结果证明，在面对不同的障碍物布局和不同数量的机器人时，MPF算法能够有效且高效地引导机器人到达目标点；同时，AOA算法能够确保机器人群体在复杂多变的环境中，实现有效的编队避障。 此外，关键词中提到的“移动机器人”代表了研究的应用对象，“轨迹跟随”和“移动障碍物”说明了算法需要考虑的实际场景和问题，这些关键词也为理解算法的应用背景和问题域提供了必要的信息。 人工势场法在多机器人协同避障方面具有巨大的潜力，通过优化和算法创新，可以有效解决传统方法中存在的问题，从而提升多机器人系统在复杂环境下的运行效率和安全性。这项研究不仅在理论上推动了机器人避障技术的发展，也在实践中为多机器人系统的应用提供了可行的解决方案。