基于改进人工势场法的机器人路径规划

路径规划与识别作为智能机器人研究的最重要因素,具有重要的理论意义和实用价值。但传统的人工势场法在路径规划中存在目标不可达和局部最小值点的缺点,影响机器人到达目标点。针对其存在的缺点,本文采用改进的人工势场法进行路径规划,重新构建引力和斥力函数,引入运动因子,对结果进行仿真使机器人顺利跳出局部最小值点,且路径规划相对更短,有效的解决了复杂环境下机器人的避障不足,验证结果显示所提方法能够符合路径规划的要求。