人工势能场的原理_第1页
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文档简介

1、人工势能场(APF)的原理什么是人工势能场 APF (artifical potential field)?APF方法是由Khatib率先提出的，刚开始只是为了解决机械手臂在移动抓取物 体的时候，能够不碰到工作台。但是后来人们发现，这个方法在移动机器人上应 用也有很好的效果。能产生出非常平滑的运行轨迹。在APF中，机器人的工作环 境被转换成一个势量场。所有的障碍物都被视为有最高势能的地方。如图中，几个凸起的柱状物体就代表障碍物。红色区域表示高势能，蓝色表示低 势能。而机器人就好像一个球，从高势能的地方滚向低势能的地方。Graph of artificial potential field ve

2、ctor magnitudes图：APF的三维示意图#此前在首页部分显示#人工势能场如何应用?知道了基本概念以后，我们再看看如何创建这个势能场。多数使用库伦定理，就 是机器人和它周围物体的势能大小与他们之间的距离的平方成反比。机器人的运 动由2个力的合力决定，目标点构成吸引力，障碍物构成排斥力，两者力的矢量 合就是推动力。如何使用合力驱动机器人?首先，传感器的读数被转化成障碍物的距离以及角度，然后代入斥力场计算公式， 获得斥力。再根据机器人所处位置计算引力及其角度。将所有力的矢量合相加， 获得最终的驱动力矢量。这个驱动力矢量将转化成机器人的驱动信号。合力的垂直分量将转换成机器人的 直线行进速度

3、，水平分量将转换成机器人的旋转速度。这个转化就需要根据具体 机器人的动力学方程进行。小结APF的应用和原理是非常简单的，但是问题也是很明显以及突出的。最明显的就 是局部最小化问题(local minimum)，如下图所示。图：Local minimum (局部最小化)在图中某个位置，机器人受到的斥力矢量与引力矢量的合为0，机器人将会在 这个点上徘徊，而无法达到目标点。虽然学术界提出了很多方法解决这个问题， 比如引入一个扰动，一旦监测到机器人进入这么一种循环状态，将随机加入一个 扰动量，让机器人随机的移动。或者改变斥力以及合力的计算方式或者引入一个 时间变量来计算合力，这些方法都不同程度上的减少了机器人陷入局部最小化的 几率，但是当凹形的障碍物尺寸比较大的时候，局部最小化问题还是无法解决。同样，APF方法还有其他问题，比如在窄通道里的振荡问题，无法通过小尺寸的 门等。对此，Borenstein 的 Potential Field Methods and Their Inhere

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