[1]张明开 李龙澍.关于人工势场法局部极小问题的一种解决方法[J].计算机技术与发展,2007,(05):137-139.
　ZHANG Ming-kai,LI Long-shu.A Method for Solving Local Minimization Problem of Artificial Potential Field[J].,2007,(05):137-139.
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关于人工势场法局部极小问题的一种解决方法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2007年05期
页码:
137-139
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
A Method for Solving Local Minimization Problem of Artificial Potential Field
文章编号:
1673-629X（2007）05-0137-03
作者:
张明开1 李龙澍2
[1]安徽大学计算机科学与技术学院[2]安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
Author(s):
ZHANG Ming-kai;  LI Long-shu
[1]School of Computer Science and Technology, Anhui Univ[2]Ministry of Edu. Key Lab. of Intelligence Computing and Signal Processing at Anhui Univ
关键词:
人工势场法; 局部极小; 沿边行为
Keywords:
artificial potential field;  local minimization;  follow_ wall
分类号:
TP18
文献标志码:
A
摘要:
利用人工势场法进行移动机器人路径规划是十分有效的，在使用人工势场法进行避障的时候，由于移动机器人对周围环境信息的感知具有局限性，容易导致局部极小问题的出现。针对此问题提出一种基于“沿边行为”的方法，当移动机器人进入局部极小状态时激活该行为，使机器人沿着障碍物的边缘运动，使移动机器人在只感知局部信息的条件下，能迅速地摆脱局部极小的状态。仿真实验表明这种方法是可行的，可以有效地解决移动机器人因获取的环境信息不足而陷入局部极小点
Abstract:
It＇s extremely effective for path planning using artificial potential field（APF）. While using APF in avoiding obstacle, it＇s easy to bring local minimum problem because of the limiting infomation of environment, A ＂follow- wall＂ is proposed for solving the problem. When the mobile robot enters into the region of local minimization, ＂follow_ wall ＂ begins to work. The mobile robot moves along the border of obstacle. It gets rid of local minimization rapidly. The simulated experiments show the feasibility of this method. It can avoid the mobile robot fall into local minimization for the limiting information

相似文献/References:

[1]王 鑫,袁庆霓,江 涛,等.改进 RRT-人工势场法的机械臂堆垛运动方法[J].计算机技术与发展,2022,32(02):26.[doi:10. 3969 / j. issn. 1673-629X. 2022. 02. 004]
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备注/Memo

备注/Memo:
张明开（1983-），男，安徽合肥人，硕士研究生，研究方向为机器人足球李龙澍，教授，博士生导师，研究方向为智能软件和知识工程
更新日期/Last Update: 1900-01-01