针对传统人工势场法在无人驾驶车辆避障路径规划中存在的局部极小点问题,提出了一种基于模糊控制理论的改进人工势场避障方法。该方法首先分析了无人车在行驶过程中局部极小点形成的原因,然后应用模糊控制理论实时调节引力与斥力的夹角,随着无人车与障碍物距离的减小,模糊控制器调节引力与斥力的夹角逐渐增大,进而使无人车辆安全驶出局部极小点。最后通过Matlab和Prescan联合仿真分析,利用MPC模型预测控制验证了该算法的可行性及准确性。仿真结果表明该算法能够规划出一条安全平滑的目标路径,实现了无人驾驶车辆稳定安全的路径规划。

针对六连杆采摘机械手运动规划的实时性,基于传统的人工势场(APF)算法,提出改进的人工势场(IAPF)优化算法。采用初等变换序列方法对机械手进行运动学建模,运用该模型可方便地得到机械手上各点相对于基底坐标系的雅可比矩阵。IAPF算法在APF算法原有的引力势场计算模型的基础上,加入了Sigmoid函数,以使得路径规划算法收敛,在斥力势场中引入了反S的Sigmoid函数,防止出现斥力爆炸现象。IAPF算法避免了传统算法的局部最小缺陷和目标不可达问题,同时有效地减少机械手运动规划的计算时间和关节误差。并通过实验验证了所提优化算法在采摘机械手避障运动规划中的实时性和准确性。