【摘 要】
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不确定环境下移动机器人目标搜索问题中,目标在观测点被发现的概率常被设为理想的均匀分布,其路径优化指标通常为最短距离,但最短距离路径不等同于最优期望时间路径.针对此问
【机 构】
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杭州电子科技大学自动化学院,清华大学自动化系
【基金项目】
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浙江省重点研发计划项目(2019C04018),国家自然科学基金项目(61503108),东莞市引进创新科技团队计划项目(2018607202007)资助
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不确定环境下移动机器人目标搜索问题中,目标在观测点被发现的概率常被设为理想的均匀分布,其路径优化指标通常为最短距离,但最短距离路径不等同于最优期望时间路径.针对此问题,本文提出了一种以期望时间为优化指标的概率多目标搜索算法.针对观测点的访问顺序不同会导致期望时间不同的现象,采用分层式路径优化策略.首先,构造一个新的非均匀目标分布概率测算模型;然后,在上层序列规划中,采用改进的改良圈算法生成期望观测点序列;最后,在下层特征地图的观测点间可行路径规划中,采用改进的快速随机生成树算法(GBC-RRT).实验结果
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