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简介

人工势场法，对障碍物构造势场函数，当机器人靠近时给一个较大斥力.
一个典型的势场避障斥力函数：
fr(x)={η(1ρ(x)−1d0)2 if ρ(x)≤d00 if ρ(x)>d0 f_{r}(\mathbf{x})=\left\{\begin{array}{ll} \eta\left(\frac{1}{\rho(\mathbf{x})}-\frac{1}{d_{0}}\right)^{2} & \text { if } \rho(\mathbf{x}) \leq d_{0} \\ 0 & \text { if } \rho(\mathbf{x})>d_{0} \end{array}\right. fr​(x)={η(ρ(x)1​−d0​1​)20​ if ρ(x)≤d0​ if ρ(x)>d0​​
同时还有来自于目标点的吸引，二者叠加形成最终的人工势场。
建立势场后，使用梯度方法即可进行轨迹规划.

可能的问题

存在局部极小（local minima），引力斥力为0导致机器人不再运动

简介

人工势场法，对障碍物构造势场函数，当机器人靠近时给一个较大斥力.
一个典型的势场避障斥力函数：
fr(x)={η(1ρ(x)−1d0)2 if ρ(x)≤d00 if ρ(x)>d0 f_{r}(\mathbf{x})=\left\{\begin{array}{ll} \eta\left(\frac{1}{\rho(\mathbf{x})}-\frac{1}{d_{0}}\right)^{2} & \text { if } \rho(\mathbf{x}) \leq d_{0} \\ 0 & \text { if } \rho(\mathbf{x})>d_{0} \end{array}\right. fr​(x)={η(ρ(x)1​−d0​1​)20​ if ρ(x)≤d0​ if ρ(x)>d0​​
同时还有来自于目标点的吸引，二者叠加形成最终的人工势场。
建立势场后，使用梯度方法即可进行轨迹规划.

可能的问题

存在局部极小（local minima），引力斥力为0导致机器人不再运动

本文标签： 笔记motionPlanningRoboticscomputational

版权声明：本文标题：Robotics: computational motion planning 部分笔记—— week 4 Artificial Potential Fields人工势场法 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://it.en369.cn/jiaocheng/1754377201a2679163.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。