CN103279451A - 一种新颖的人工势场函数的计算方法 - Google Patents

一种新颖的人工势场函数的计算方法 Download PDF

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CN103279451A CN 201310183846 CN201310183846A CN103279451A CN 103279451 A CN103279451 A CN 103279451A CN 201310183846 CN201310183846 CN 201310183846 CN 201310183846 A CN201310183846 A CN 201310183846A CN 103279451 A CN103279451 A CN 103279451A
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刘士荣
仲朝亮
张波涛
章海兵
张会
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Hangzhou Dianzi University
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Hangzhou Dianzi University
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Abstract

本发明公开了一种新颖的人工势场函数的计算方法，现有技术中大部分避障方法中，通常利用基于距离的人工势场进行避障运算，这种方法忽略了障碍物的方位信息对机器人避障的影响。本发明通过对将距离与方向的信息进行数据融合，建立一种通用的势场模型以及生成算法；该模型通过低复杂度算法获得统一距离和方向的势场值，具有计算复杂度低和实时性好的特点；技术手段简单易行，效率高；且势场形状可以按需调节，增强了本发明的适应能力。

Description

一种新颖的人工势场函数的计算方法
技术领域
    本发明属于机器人及智能车辆的局部导航领域，尤其是局部导航中基于势场的运动规划及规避障碍物方面，着重在于一种新颖的人工势场函数的计算方法。
背景技术
近年来,机器人及智能车辆在战场攻防、抢险救灾、科学探索等人类不能到达或高度危险性的环境中体现出越来越重要的应用。随着机器人技术的发展，促进了机器人应用领域的不断扩展，机器人的工作环境也随之越来越复杂，导致机器人的导航中存在着极大的安全危险。因此是否具备快速有效的规避障碍物能力是机器人实现安全导航的关键。距离和方向是机器人对障碍物进行避障评判的两个主要评价指标。然而在大部分避障方法中，通常利用基于距离的人工势场进行避障运算。这种方法忽略了障碍物的方位信息对机器人避障的影响。一个融合距离和方向的势场对于机器人的安全导航提供了更多的安全保障
发明内容
本发明针对现有方法的不足，提出了一种新颖的人工势场函数的计算方法；
本发明一种新颖的人工势场函数的计算方法，该方法包括以下步骤：
步骤1：设定在零点位置上，势值                                               
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE002
最小，为
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE004
；设定
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE006
的等值线为最大的选择范围，因此势场模型定义为
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE010
，点
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE012
为处于势场内的一点； 
步骤2：初始化
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE014
、
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE016
、
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE018
、
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE020
四个人工设定的值；
步骤3：计算
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE022
、
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE024
、
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE026
、
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE028
；置
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE030
          
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE032
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE034
   
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE036
步骤4：输入点
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE038
坐标
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE040
；
步骤5： 计算
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE042
；置
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE044
；
步骤6： 计算
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE046
；置
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE048
，其中
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE050
；
步骤7：计算
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE052
；置
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE054
；
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE056
即为点的势场值，且
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE058
； 如果
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE060
或者
Figure 2013101838469100002DEST_PATH_IMAGE062
，则势场值无效，说明点
Figure 163593DEST_PATH_IMAGE040
处于势场感知范围外；其中
Figure 28780DEST_PATH_IMAGE014
、
Figure 354588DEST_PATH_IMAGE016
、
Figure 875700DEST_PATH_IMAGE018
、
Figure 580875DEST_PATH_IMAGE020
四个人工设定的参数表示；通过改变四个参数值，可以自定义泡状体的形状，获得所需的势场形状。
有益效果:本发明通过低复杂度算法获得统一距离和方向的势场值,具有计算复杂度低和实时性好的特点；技术手段简单易行，效率高；且势场形状可以按需调节，增强了本发明的适应能力。
附图说明
图1为势场模型示意图；
具体实施方式
如图1所示，本发明一种新颖的人工势场函数的计算方法，该方法包括以下步骤：
步骤1：设定在零点位置上，势值
Figure 300569DEST_PATH_IMAGE002
最小，为
Figure 548011DEST_PATH_IMAGE004
；设定
Figure 805686DEST_PATH_IMAGE006
的等值线为最大的选择范围，因此势场模型
Figure 796776DEST_PATH_IMAGE008
定义为
Figure 823506DEST_PATH_IMAGE010
，点
Figure 304166DEST_PATH_IMAGE012
为处于势场内的一点； 
步骤2：初始化
Figure 799870DEST_PATH_IMAGE014
、
Figure 578339DEST_PATH_IMAGE016
、、
Figure 127449DEST_PATH_IMAGE020
四个人工设定的值；
步骤3：计算、
Figure 424099DEST_PATH_IMAGE024
、
Figure 425422DEST_PATH_IMAGE026
、；置
          
Figure 838452DEST_PATH_IMAGE032
Figure 445014DEST_PATH_IMAGE034
   
Figure 625328DEST_PATH_IMAGE036
步骤4：输入点
Figure 379658DEST_PATH_IMAGE038
坐标；
步骤5： 计算
Figure 767618DEST_PATH_IMAGE042
；置
Figure 135146DEST_PATH_IMAGE044
；
步骤6： 计算；置，其中
Figure 419999DEST_PATH_IMAGE050
；
步骤7：计算
Figure 942116DEST_PATH_IMAGE052
；置
Figure 608721DEST_PATH_IMAGE054
；
Figure 687536DEST_PATH_IMAGE056
即为点
Figure 372464DEST_PATH_IMAGE040
的势场值，且
Figure 81794DEST_PATH_IMAGE058
； 如果
Figure 239891DEST_PATH_IMAGE060
或者
Figure 60079DEST_PATH_IMAGE062
，则势场值无效，说明点
Figure 412563DEST_PATH_IMAGE040
处于势场感知范围外；其中
Figure 542062DEST_PATH_IMAGE014
、
Figure 917680DEST_PATH_IMAGE016
、
Figure 338297DEST_PATH_IMAGE018
、
Figure 997817DEST_PATH_IMAGE020
四个人工设定的参数表示；通过改变四个参数值，可以自定义泡状体的形状，获得所需的势场形状。

Claims (1)

1. 一种新颖的人工势场函数的计算方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
步骤1：设定在零点位置上，势值                                               
Figure 2013101838469100001DEST_PATH_IMAGE002
最小，为
Figure 2013101838469100001DEST_PATH_IMAGE004
；设定
Figure DEST_PATH_IMAGE006
的等值线为最大的选择范围，因此势场模型定义为
Figure DEST_PATH_IMAGE010
，点
Figure DEST_PATH_IMAGE012
为处于势场内的一点； 
步骤2：初始化
Figure DEST_PATH_IMAGE014
、
Figure DEST_PATH_IMAGE016
、、
Figure DEST_PATH_IMAGE020
四个人工设定的值；
步骤3：计算、
Figure DEST_PATH_IMAGE024
、、
Figure DEST_PATH_IMAGE028
；置
Figure DEST_PATH_IMAGE030
          
Figure DEST_PATH_IMAGE032
   
Figure DEST_PATH_IMAGE036
步骤4：输入点
Figure DEST_PATH_IMAGE038
坐标
Figure DEST_PATH_IMAGE040
；
步骤5：计算；置
Figure DEST_PATH_IMAGE044
；
步骤6：计算
Figure DEST_PATH_IMAGE046
；置
Figure DEST_PATH_IMAGE048
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE050
；
步骤7：计算；置
Figure DEST_PATH_IMAGE054
；
Figure DEST_PATH_IMAGE056
即为点
Figure 374633DEST_PATH_IMAGE040
的势场值，且
Figure DEST_PATH_IMAGE058
； 如果
Figure DEST_PATH_IMAGE060
或者
Figure DEST_PATH_IMAGE062
，则势场值无效，说明点处于势场感知范围外；其中
Figure 832827DEST_PATH_IMAGE014
、
Figure 832007DEST_PATH_IMAGE016
、
Figure 303308DEST_PATH_IMAGE018
、
Figure 653518DEST_PATH_IMAGE020
四个人工设定的参数表示；通过改变四个参数值，可以自定义泡状体的形状，获得所需的势场形状。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109213201A (zh) * 2018-11-30 2019-01-15 北京润科通用技术有限公司 一种避障方法及装置
CN109840937A (zh) * 2018-12-14 2019-06-04 合肥阿巴赛信息科技有限公司 一种基于空间四叉树的3d点云路径规划方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109213201A (zh) * 2018-11-30 2019-01-15 北京润科通用技术有限公司 一种避障方法及装置
CN109213201B (zh) * 2018-11-30 2021-08-24 北京润科通用技术有限公司 一种避障方法及装置
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