模糊人工势场

资 源 简 介

模糊人工势场

详 情 说 明

人工势场算法是机器人路径规划中常用的一种方法，它通过模拟物理世界中的引力和斥力来引导机器人移动。传统人工势场算法中，目标点产生引力场，障碍物产生斥力场，机器人根据合力方向决定移动路径。

模糊控制器的引入为人工势场算法带来了新的优化方向。模糊控制器能够处理传统人工势场中常见的几个问题：

局部极小值问题：当引力和斥力达到平衡时，机器人可能被困在某个位置无法继续前进。模糊控制器可以通过调整权重参数帮助机器人摆脱这种困境。

震荡问题：在狭窄通道中，机器人容易在障碍物之间来回摆动。模糊逻辑可以平滑这种震荡行为。

动态环境适应：面对移动障碍物或变化的环境，模糊控制器能实时调整势场参数，提高算法的适应性。

模糊人工势场算法的核心思想是将传统势场中的固定参数改为由模糊规则动态调节。例如，根据机器人距障碍物的距离和相对方位等输入变量，通过模糊推理决定斥力场的强度系数。

这种改进使算法表现出更好的鲁棒性和适应性，尤其适合复杂动态环境中的路径规划任务。同时保持了原算法计算简单的优点，便于在实际系统中实现。

模糊人工势场算法在服务机器人、自动驾驶车辆和工业AGV等领域的导航系统中都有广泛应用前景。