【摘 要】
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针对未知复杂环境下，现有多机器人系统路径规划方法存在难以处理好可达性、安全性等性能指标与求解时间之间平衡的问题，提出一种基于双层模糊推理的改进DWA（Dynamic Window Approach）算法。首先，利用线速度模糊控制器以及转向角模糊控制器输出基础位姿，保障机器人寻路过程的灵活性和安全性；然后，对传统DWA算法的障碍物距离评价函数进行改进，纳入偏离危险区评价函数，实现多机器人避碰；通过扩
【基金项目】
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四川省科技计划项目（2020YFG0115）；
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针对未知复杂环境下，现有多机器人系统路径规划方法存在难以处理好可达性、安全性等性能指标与求解时间之间平衡的问题，提出一种基于双层模糊推理的改进DWA（Dynamic Window Approach）算法。首先，利用线速度模糊控制器以及转向角模糊控制器输出基础位姿，保障机器人寻路过程的灵活性和安全性；然后，对传统DWA算法的障碍物距离评价函数进行改进，纳入偏离危险区评价函数，实现多机器人避碰；通过扩展评价函数和权值参数，改善鲁棒性和全局性能；最后，融合双层模糊推理与改进的DWA算法，即利用双层模糊控制确定大致的速度和方向，在此基础上采用改进DWA算法输出精确速度和转向角。仿真实验表明改进算法生成的轨迹更平滑，并且可提高多机器人路径规划的运行效率和安全性。
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