【摘 要】
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针对传统机器人路径规划只适用于障碍位置固定的环境中,无法避开动态障碍物的问题,提出一种融合动态障碍物信息的机器人避障路径规划方法.对传统动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)进行改进,融合动态障碍物信息与机器人运动学分析,来解决机器人在动态环境下的避障问题,并与改进的A*算法融合,来保障机器人路径规划的全局最优性.实验结果证明,所提出的方法在动态环境下适应度高、安全性强,具有一定的应用价值.
【机 构】
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昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500
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针对传统机器人路径规划只适用于障碍位置固定的环境中,无法避开动态障碍物的问题,提出一种融合动态障碍物信息的机器人避障路径规划方法.对传统动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)进行改进,融合动态障碍物信息与机器人运动学分析,来解决机器人在动态环境下的避障问题,并与改进的A*算法融合,来保障机器人路径规划的全局最优性.实验结果证明,所提出的方法在动态环境下适应度高、安全性强,具有一定的应用价值.
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