В робототехнике гистограмма векторного поля (VFH) — это алгоритм планирования движения в реальном времени , предложенный Иоганном Боренштейном и Йорамом Кореном в 1991 году. [1] VFH использует статистическое представление окружающей среды робота через так называемую сетку гистограммы и, следовательно, размещает большое внимание уделяется устранению неопределенности, вызванной ошибками датчиков и моделирования. В отличие от других алгоритмов обхода препятствий, VFH учитывает динамику и форму робота и возвращает команды рулевого управления, специфичные для платформы. Хотя VFH считается локальным планировщиком пути, т. е. не предназначен для глобальной оптимальности пути, было показано, что он создает почти оптимальные пути.
Исходный алгоритм VFH был основан на предыдущей работе над Virtual Force Field , алгоритмом локального планирования пути. VFH был обновлен в 1998 году Иваном Ульрихом и Иоганном Боренштейном и переименован в VFH+ (неофициально «Enhanced VFH»). [2] Этот подход был снова обновлен в 2000 году Ульрихом и Боренштейном и переименован в VFH*. [3] VFH в настоящее время является одним из самых популярных локальных планировщиков, используемых в мобильной робототехнике, конкурируя с позднее разработанным подходом динамического окна . Многие инструменты разработки роботов и среды моделирования содержат встроенную поддержку VFH, например, в Player Project . [4]
Гистограмма векторного поля была разработана с целью обеспечения вычислительной эффективности, надежности и нечувствительности к неправильным показаниям. На практике алгоритм VFH показал себя быстрым и надежным, особенно при преодолении густонаселенных полос препятствий.
В основе алгоритма VFH лежит использование статистического представления препятствий с помощью сеток гистограмм (см. также сетку занятости ). Такое представление хорошо подходит для неточных данных датчиков и позволяет объединить показания нескольких датчиков.
Как только центр выбранного потенциального направления определен, ориентация робота регулируется в соответствии с ним. Скорость робота снижается при лобовом приближении к препятствиям.
В августе 2000 года Иван Ульрих и Иоганн Боренштейн опубликовали статью, описывающую VFH*, в которой утверждалось, что исходные алгоритмы VFH улучшены за счет явного устранения недостатков алгоритма локального планирования [5] , заключающегося в том, что глобальная оптимальность не гарантируется. В VFH* алгоритм проверяет команду рулевого управления, созданную с использованием алгоритма поиска A* для минимизации стоимости и эвристических функций. Несмотря на простоту на практике, экспериментальные результаты показали, что такая упреждающая проверка может успешно решать проблемные ситуации, с которыми не могут справиться исходные VFH и VFH+ (результирующая траектория быстрая и плавная, без значительного замедления при наличии препятствий). ).