【摘 要】
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针对移动机器人在未知离散障碍物环境下感知、导航控制的问题，设计了一种基于神经网络与模型预测的控制系统。在感知阶段，采用传统视觉算法提取十二维度离散障碍物特征，并将其传入神经网络以控制机器人避障感知；在规划阶段，基于处理后的感知地图设计JPS全局规划器和MPC局部规划器，实现机器人自主导航。最后对该系统进行Simulink/CarSim联合仿真，并搭建移动机器人在室外环境测试。结果表明，仿真及测试过
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（12162007）；
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针对移动机器人在未知离散障碍物环境下感知、导航控制的问题，设计了一种基于神经网络与模型预测的控制系统。在感知阶段，采用传统视觉算法提取十二维度离散障碍物特征，并将其传入神经网络以控制机器人避障感知；在规划阶段，基于处理后的感知地图设计JPS全局规划器和MPC局部规划器，实现机器人自主导航。最后对该系统进行Simulink/CarSim联合仿真，并搭建移动机器人在室外环境测试。结果表明，仿真及测试过程中机器人感知信息准确可靠，导航轨迹效果稳定。
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