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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明属于路径规划领域，设计了一种针对在存在移动障碍物的复杂环境中，基于人工势场法构建风险区域的路径规划方法。包括以下步骤：步骤1：构建影响势场；步骤2：引入机器人与目标点的距离和距离参数对影响势场进行修正；步骤3：检测机器人是否处于高危区域中；步骤4：根据势能场，计算机器人受到的合力；步骤5：更新机器人位置；本发明提出的方法模拟人类在面对障碍物时的直觉，对障碍物构建影响势场，该影响势场与障碍物的位置和移动速度等因素有关，通过对势场求梯度计算环境对机器人的力，从而驱使机器人避开障碍物，到达目标点，并且能够很好地解决陷入局部极小值或者遇到目标不可达的问题，同时更加的安全高效。
主权项：1.一种基于人工势场构建风险区域的路径规划方法，可应用在存在移动障碍物的复杂环境中，其特征在于，具体步骤如下：步骤1：构建影响势场；输入目标点、障碍物的位置和运动信息，通过对障碍物的运动信息进行分析，在地图上生成不同的风险区域；在风险区域配置的基础上，结合APF中的势场，对移动障碍物的运动信息进行收集并在地图中生成影响势场；步骤2：引入机器人与目标点的距离和距离参数对影响势场进行修正；步骤3：检测机器人是否处于高危区域中；在风险区域的中心构建高危区域，高危区域的范围为dsafe，当机器人进入该区域后将减速至0；构建了优先级更高的减速策略，将机器人与高危区域的距离作为计算机器人速度的参数，也即机器人的速度将会在机器人进入风险区域后，随着机器人接近高危区域而减慢；步骤4：根据势能场，计算机器人受到的合力；对势场计算负梯度得到对机器人的作用力，通过作用力驱动机器人避开障碍物并且移动至目标点；步骤5：更新机器人位置；根据机器人所受到的合力，更新机器人的位置，使机器人向势能下降最快的方向移动；也即合力的方向为机器人的运动方向，合力的大小与机器人的运动速度大小成正比；重复上述步骤，直到机器人到达目标点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种基于人工势场构建风险区域的路径规划方法
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