基于人工势场的机器人动态路径规划新方法

针对传统机器人路径规划方法仅考虑静态环境的问题，建立了一种基于人工势场的移动机器人动态路径规划新方法。移动机器人运动环境通常是复杂多变的，在动态环境下，目标点、障碍物可能都是运动的，另外，存在运动轨迹未知的随机障碍物等，针对移动环境的动态情况，在传统人工势场法相对位置势场的基础上引入相对速度势场，充分利用量子粒子群算法，对引力势场和斥力势场的增益系数进行一定的优化。以量子粒子群的优化算法进行快速全局搜索，结合人工势场操作，对引力场和斥力场增益系数进行优化，该方法易于实时快速地对机器人进行控制。仿真结果表明，基于量子粒子群算法的人工势场法的路径规划模型能够得到平滑、安全的路径，具有较高的性能。该方法可以有效地实现机器人的动态路径规划。