【摘 要】
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在老旧仓库中使用传统人工势场算法进行路径规划时, 原本出现频率极低的与远目标端障碍物相撞、目标点不可达、局部极小值等缺陷出现的频率极大提高. 为提升人工势场算法寻径的成功率, 本文提出了改进人工势场算法, 对上述3种缺陷进行了修正, 并使用Matlab模拟仿真验证了算法的有效性. 在改进人工势场算法中, 通过对引力与斥力的改进, 有效解决了与远目标端障碍物相撞及目标点不可达问题. 通过引入临时障碍物, 则有效解决了局部极小值问题. 在实验部分, 针对不同仿真环境, 我们以路径长度和程序运行时间作为评价指标
【机 构】
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中国科学院大学, 北京 100049;中国科学院 沈阳计算技术研究所, 沈阳 110168;中国科学院 沈阳计算技术研究所, 沈阳 110168;沈阳中科数控技术股份有限公司, 沈阳 110168
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在老旧仓库中使用传统人工势场算法进行路径规划时, 原本出现频率极低的与远目标端障碍物相撞、目标点不可达、局部极小值等缺陷出现的频率极大提高. 为提升人工势场算法寻径的成功率, 本文提出了改进人工势场算法, 对上述3种缺陷进行了修正, 并使用Matlab模拟仿真验证了算法的有效性. 在改进人工势场算法中, 通过对引力与斥力的改进, 有效解决了与远目标端障碍物相撞及目标点不可达问题. 通过引入临时障碍物, 则有效解决了局部极小值问题. 在实验部分, 针对不同仿真环境, 我们以路径长度和程序运行时间作为评价指标, 对比了传统人工势场算法与改进人工势场算法的路径规划效果. 实验结果显示不论环境中是否存在缺陷, 改进人工势场算法总优于传统人工势场算法.
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