【摘 要】
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针对当前超声波定位的机器人避障技术中,只能感知外围的单一信息,在多机器人通信或者外围存在信号串扰的前提下,信息转化测距结果存在较大误差,存在避障盲区的问题,提出一种
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针对当前超声波定位的机器人避障技术中,只能感知外围的单一信息,在多机器人通信或者外围存在信号串扰的前提下,信息转化测距结果存在较大误差,存在避障盲区的问题,提出一种视觉多图像信息融合的机器人避障算法,通过双目立体视觉采集机器人的实际图像信息,运用像素自适应融合方法最大程度的采集视觉信息,归一化后的视觉信息带入A*算法进行最优路径的选择,克服单一信息选择中路径计算的弊端,建立多信息约束的路径搜索模型,最大化的解决视觉避障中的干扰问题。后期的计算机仿真结果表明,与传统的测距避障算法相比,有效提高了算法的抗噪性能和避障准确性,为移动机器人避障优化提供了依据。
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