[发明专利]一种基于引导域人工势场的智能体路径规划方法

说明书

本发明公开了一种基于引导域人工势场的智能体路径规划方法，属于路径规划领域。首先，利用使用人工势场法构建地图。其次，在多目标的情况加入小范围强作用的自适应域势场。最后，在域势场基础上加入引导势场，实现复杂路况智能体的无碰路径规划。本发明改进人工势场方法，将多目标环境有效建模，减少局部稳定点的出现，使用引导势场对出现的局部稳定点情况进行改善，提高了路径规划的成功率。本发明对于路径规划具有更高的可靠性。

技术领域

本发明属于路径规划领域，特别涉及一种基于人工势场的路径规划，利用自适应域场和域引导场方法。

背景技术

随着智能体和人工智能理论的不断发展，自主式移动智能体技术日益成熟，并且在工业、军事、医疗、服务等诸多领域得到广泛应用。与此同时，智能体所面临的任务也愈加复杂，所处环境由原来的单一智能体、确定性环境转变为多智能体、不确定环境。因此，近年来对复杂系统中智能体自主智能控制技术的研究得到了学术界和工业界的广泛关注，而路径规划及导航作为其中的关键性技术成为了目前智能体学的研究热点之一。

目前路径规划技术包括两大类：基于确定环境的全局规划和基于传感探测信息的局部规划。前者是在静态已知的环境中进行路径规划，又称静态路径规划方法，目前应用比较多的方法有：贪心算法，Dijkstra算法及A*算法；后者针对环境信息未知的情况，需要根据传感器输入的环境信息实时地进行路径规划，主流的方法有人工势场法，神经网络法，模糊逻辑法等。

人工势场法是一种虚拟力场法，其将智能体在环境中的运动虚拟为一种在人工力场的运动，目标点产生引力，障碍物产生斥力，引力和斥力的合力控制机器人的运动。机器人的运动同时受引力和斥力的控制。该算法因其数学分析简单、计算量小、路径光滑等优点被广泛应用在实时避障和路径规划领域。

发明内容

本发明提出域-人工势场法解决多目标点任务中局部稳定点问题。首先加入小范围强作用力的域势场，帮助机器人在陷入局部稳定点时通过域场逃离局部稳定点。其次为了域场范围难以确定的问题，进一步提出根据地图情况自动调整域场的大小的自适应域-人工势场法，解决不同地图情况局部稳定点的问题。最后加入域引导势场，对启发点进行域势场传递，解决复杂障碍下的局部稳定点问题。自适应域-人工势场法和域引导势场可以起到解决多目标点和复杂障碍物局部稳定点问题的作用，加强机器人工作效率。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：

一种基于引导域人工势场的智能体路径规划方法，包括以下步骤：

步骤一：构建人工势场，人工势场由引力势场和斥力势场叠加而成；目标点对智能体提供引力，形成引力势场；障碍物对智能体提供斥力，形成斥力势场；

步骤二：在势场中加入自适应，使智能体在域场自适应中寻找目标点；

步骤三：针对障碍物的智能体算法优化，加入域引导势场，对智能体进行域势场传递，寻找目标点。

所述步骤一中势场的构建过程为：

1)根据障碍物与目标点的位置，分别构建障碍物和目标点的引力场，其中引力场如下：

其中U_att(q)为目标点在位置q产生的引力场，k_att为目标点的引力系数，引力系数越大说明目标点具有更强的吸引力，q为位置坐标，目标点所在坐标为q_g，所以q_g处势场为0；

2)构建障碍物的斥力场