动态环境下的移动机器人避障策略研究

周 可可
广州恒岩科技有限公司

摘要

近年来，由于传统的人工领域方法易受极少数局部问题的影响，所提议的优化算法在适用性和it效率方面
仍然存在问题。由于某些优化算法存在缺陷，作者引入了基于采样的快速扩展随机轴算法(RRT)，以便在已知的静
态地图上预选多个临时目标点，从而避免了移动机器人在使用人工动态场方法和规划路径时落入非常小的局部区域
结果表明，该方法简单易用，结合了RRT算法的整体概率、APF算法的良好收敛和低计算量以及实时高可用性等优
点。能够适应动态环境的变化，满足移动机器人的动态回避要求。

关键词

车辆工程;移动机器人;路径规划;人工势场法

参考

[1]孔令文,李鹏永,杜巧玲.基于模糊神经网络的六

足机器人自主导航闭环控制系统设计[J].机器人,2018,

40(1):16-23.

[2]贾松敏,高立文,樊劲辉,等.模糊神经网络在智

能轮椅避障中的应用[J].华中科技大学学报(自然科学

版),2013,41(5):77-81.

[3]李国勇,杨丽娟.神经·模糊·预测控制及其MATLAB

实现[M].第3版.北京:电子工业出版社,2013:2627-265.

[4]段华,赵东标.动态环境下基于势场原理的避障

方法[J].华中科技大学学报(自然科学版),2006,34(9):39-

41,56.

[5]于振中，闫继宏，赵杰，等．改进人工势场法的

移动机器人路径规划[J]．哈尔滨工业大学学报，2011，

43(1)：50-55．

[6]王攀攀．部分未知环境中移动机器人动态避障研

究[D]．哈尔滨：哈尔滨工业大学，2012：23—37．

[7]孟蕊，苏维均，连晓峰．基于动态模糊人工势场

的移动机器人路径规划[J]．计算机工程与设计，2010，

31(7)：1558-1561．

[8]纪迪．人工势场法在机器人避碰路径规划中的应

用[J]．软件导刊，2010，9(7)：83-85．