控制理论与应用
控製理論與應用
공제이론여응용
CONTROL THEORY & APPLICATIONS
2015年
2期
162-168
,共7页
陈彦杰%王耀南%钟杭%缪志强
陳彥傑%王耀南%鐘杭%繆誌彊
진언걸%왕요남%종항%무지강
移动机器人%未知动态环境%路径规划%避碰
移動機器人%未知動態環境%路徑規劃%避踫
이동궤기인%미지동태배경%로경규화%피팽
mobile robots%unknown dynamic environment%path planning%collision avoidance
针对室内服务机器人进行服务工作时需要躲避碰撞和抵达目标点的功能需求,本文提出了一种改进型地图学习路径规划算法.在地图学习规划算法的基础上,该算法首先约定了移动机器人的非完整性,使规划具有更高的可行性.然后改进了障碍物的影响方式,令己探测到的障碍物仅对已知区域产生作用,从而减少未知区域对路径选择的影响.接着,优化了地图学习算法中的随机选点策略,即若目标点出现在探测范围内时则令目标点作为初始选取点,解决了地图学习规划在临近目标点时收敛性不佳问题.并设计自适应速度移动策略以进一步提高算法的收敛性能和机器人的规划效率.最后,仿真及实验结果表明改进型地图学习路径规划算法相比于传统地图学习算法具有更好的规划效率和目标收敛能力.
針對室內服務機器人進行服務工作時需要躲避踫撞和牴達目標點的功能需求,本文提齣瞭一種改進型地圖學習路徑規劃算法.在地圖學習規劃算法的基礎上,該算法首先約定瞭移動機器人的非完整性,使規劃具有更高的可行性.然後改進瞭障礙物的影響方式,令己探測到的障礙物僅對已知區域產生作用,從而減少未知區域對路徑選擇的影響.接著,優化瞭地圖學習算法中的隨機選點策略,即若目標點齣現在探測範圍內時則令目標點作為初始選取點,解決瞭地圖學習規劃在臨近目標點時收斂性不佳問題.併設計自適應速度移動策略以進一步提高算法的收斂性能和機器人的規劃效率.最後,倣真及實驗結果錶明改進型地圖學習路徑規劃算法相比于傳統地圖學習算法具有更好的規劃效率和目標收斂能力.
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