【摘 要】
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针对采用传统的人工势场法进行路径规划时,在障碍物密集分布的区域容易使机器人陷入其中,导致停止不前或循环往复,出现局部极小值的问题,提出一种密集邻近障碍物整体化的机器
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61603144);福建省自然科学基金资助项目(2018J01095);福建省高校产学合作科技重大项目(2013H6016);华侨大学中青年教师科技创新资助计划项目(ZQN-PY509)
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针对采用传统的人工势场法进行路径规划时,在障碍物密集分布的区域容易使机器人陷入其中,导致停止不前或循环往复,出现局部极小值的问题,提出一种密集邻近障碍物整体化的机器人路径规划方法.首先,通过传感器检测障碍物的位置信息,根据相邻障碍物之间的距离划分密集分布的障碍物区域;然后,以该区域的中心为圆心,确定一个外接圆,对障碍物进行整体化处理;最后,用整体化障碍物替代原先的多个障碍物.在MATLAB软件平台上,对文中方法进行仿真.结果表明:与传统人工势场法相比,文中方法可以有效避开局部极小值,顺利完成路径规划任务;
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