一种改进的多机器人路径规划自适应人工势场法

CN 41-1437/TS ISSN 2096-1553

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“关于规范使用生成式人工智能工具的启事

一种改进的多机器人路径规划自适应人工势场法

高瑜 , 过金超 , 崔光照

高瑜, 过金超, 崔光照. 一种改进的多机器人路径规划自适应人工势场法[J]. 轻工学报, 2013, 28(6): 77-80. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2013.06.018

引用本文: 高瑜, 过金超, 崔光照. 一种改进的多机器人路径规划自适应人工势场法[J]. 轻工学报, 2013, 28(6): 77-80. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2013.06.018

GAO Yu, GUO Jin-chao and CUI Guang-zhao. An improved adaptive artificial potential field method for the path planning of multi-robot[J]. Journal of Light Industry, 2013, 28(6): 77-80. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2013.06.018

Citation: GAO Yu, GUO Jin-chao and CUI Guang-zhao. An improved adaptive artificial potential field method for the path planning of multi-robot[J]. Journal of Light Industry, 2013, 28(6): 77-80. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2013.06.018

一种改进的多机器人路径规划自适应人工势场法

郑州轻工业学院电气信息工程学院, 河南郑州 450002
中图分类号: TP242

An improved adaptive artificial potential field method for the path planning of multi-robot

College of Electrical and Information Engineering, Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou 450002, China
Received Date: 2013-10-14
Available Online: 2013-11-15
CLC number: TP242

摘要: 在研究多机器人路径规划传统方法的基础上,提出了一种改进的自适应人工势场法.该方法通过设置虚拟目标点来解决传统人工势场法易陷入局部极小点的问题,同时根据各个机器人所承担的任务和速度,采用自适应优先权策略来实现机器人之间的自适应避障.仿真实验验证了该方法的有效性和可行性.
- 多移动机器人 /
- 人工势场法 /
- 虚拟目标点 /
- 自适应避障
Abstract: Based on the study of the traditional multi-robot path planning, an improved adaptive artificial potential field method was proposed. In this method, the local minimum problem of the traditional artificial potential field could be solved by setting the virtual target point for mobile robot to escape local minimum. At the same time, according to the task and speed of the robot, it used the adaptive priority strategy to realize the adaptive obstacle avoidance of the robot. The results of the simulation proved the effectiveness and feasibility of this method.
- multiple mobile robots /
- artificial potential field /
- virtual target point /
- adaptive obstacle avoidance
1. [1]
  刘广超 , 邓莎 , 高峄涵 , 吴涛 , 邓锐杰 . 加热卷烟辊压法薄片丝吸湿性影响因素研究. 轻工学报, 2024, 39(5): 109-117. doi: 10.12187/2024.05.013
2. [2]
  李晓 , 冯东民 , 郭朋玮 , 方世航 , 李宜馨 , 芦柯 , 纪晓楠 . 应用离散元法表征烟丝尺寸对其柔软性的力学影响. 轻工学报, 2025, 40(3): 86-94. doi: 10.12187/2025.03.010
3. [3]
  许克静 , 刘语煊 , 张展 , 吕晶晶 , 梁淼 , 李瑞丽 , 张峻松 , 陈小龙 . 辊压法全烟梗再造烟叶的制备工艺优化及结构与性能分析. 轻工学报, 2025, 40(1): 64-74. doi: 10.12187/2025.01.008
4. [4]
  雷月馨 , 程张晨 , 陈瑾 , 贺禹丰 , 肖香 . 不同大麦多酚的抗氧化及降脂能力差异研究. 轻工学报, 2025, 0(0): -.
5. [5]
  雷月馨 , 程张晨 , 陈瑾 , 贺禹丰 , 肖香 . 不同大麦多酚的抗氧化及降脂能力差异研究. 轻工学报, 2025, 40(4): 30-40. doi: 10.12187/2025.04.004
6. [6]
  张建栋 , 杨忠泮 , 吴恋恋 , 徐大勇 , 朱萍 , 张雯晶 , 堵劲松 . 基于高光谱成像及机器学习的烟叶糖料液施加量判别模型. 轻工学报, 2024, 39(5): 86-94. doi: 10.12187/2024.05.010
7. [7]
  卢晓波 , 徐海 , 朱俊召 , 张宇 , 谭健 , 高冠男 , 胡军华 , 林龙 . 基于机器视觉的加热卷烟烟支端部质量检测系统设计. 轻工学报, 2024, 0(0): -.
8. [8]
  卢晓波 , 徐海 , 朱俊召 , 张宇 , 谭健 , 高冠男 , 胡军华 , 林龙 . 基于机器视觉的加热卷烟烟支端部质量检测系统设计. 轻工学报, 2024, 39(6): 101-107,115. doi: 10.12187/2024.06.012

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通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com

1.
沈阳化工大学材料科学与工程学院沈阳 110142

高瑜, 过金超, 崔光照. 一种改进的多机器人路径规划自适应人工势场法[J]. 轻工学报, 2013, 28(6): 77-80. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2013.06.018

引用本文: 高瑜, 过金超, 崔光照. 一种改进的多机器人路径规划自适应人工势场法[J]. 轻工学报, 2013, 28(6): 77-80. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2013.06.018

GAO Yu, GUO Jin-chao and CUI Guang-zhao. An improved adaptive artificial potential field method for the path planning of multi-robot[J]. Journal of Light Industry, 2013, 28(6): 77-80. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2013.06.018

Citation: GAO Yu, GUO Jin-chao and CUI Guang-zhao. An improved adaptive artificial potential field method for the path planning of multi-robot[J]. Journal of Light Industry, 2013, 28(6): 77-80. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2013.06.018

一种改进的多机器人路径规划自适应人工势场法

郑州轻工业学院电气信息工程学院, 河南郑州 450002

收稿日期: 2013-10-14
网络出版日期: 2013-11-15

关键词:

摘要: 在研究多机器人路径规划传统方法的基础上,提出了一种改进的自适应人工势场法.该方法通过设置虚拟目标点来解决传统人工势场法易陷入局部极小点的问题,同时根据各个机器人所承担的任务和速度,采用自适应优先权策略来实现机器人之间的自适应避障.仿真实验验证了该方法的有效性和可行性.

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