【摘 要】
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针对二维静态环境下智能机器人避障及路径规划问题,提出了基于BP神经网络的机器人实时避障算法.首先,用多个扇区表示机器人周围的环境,利用激光雷达探测每个扇区内障碍物的距
【机 构】
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西安交通大学航空航天学院机械结构强度与振动国家重点实验室 西安710049;西安交通大学陕西航空航天结构振动控制工程实验室 西安710049
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针对二维静态环境下智能机器人避障及路径规划问题,提出了基于BP神经网络的机器人实时避障算法.首先,用多个扇区表示机器人周围的环境,利用激光雷达探测每个扇区内障碍物的距离信息,以每个扇区内障碍物的距离信息为输入,利用BP神经网络计算该扇区被选择为避障方向的得分;然后,利用各扇区中点坐标与当前时刻距障碍物最近扇区中点坐标之间的欧氏距离,计算机器人在当前位姿条件下各扇区被选中作为避障方向的条件概率;最后,将使得得分与条件概率之积最大的扇区作为机器人的避障方向.实验结果表明:所提算法的收敛时间比栅格方法降低了50％以上,机器人的避障轨迹与人工势场方法相比更短,能较好地应用于复杂多障碍物场景.
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