【摘 要】
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针对路径规划中移动机器人全局遍历式搜索能力差、累计转折角度大、运行效率低和运动过程中的安全性问题,引入树生长模拟算法(Tree Growth Simulation Algorithm,TGSA),并将其
【机 构】
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安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室
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针对路径规划中移动机器人全局遍历式搜索能力差、累计转折角度大、运行效率低和运动过程中的安全性问题,引入树生长模拟算法(Tree Growth Simulation Algorithm,TGSA),并将其放在蜂巢栅格环境地图(Honeycomb Grid Map,HGM)中,规划出一条最优路径.该方法结合了TGSA的更快的收敛速度、全局搜索能力和HGM的安全性与有效性,在机器人路径规划中能起到很好的规划和避障效果.测试结果表明TGSA与HGM结合能走出局部最小点,且安全性与收敛速度得到提高,具有良好的路径规
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