动态环境中服务机器人的改进型地图学习规划

摘要：

针对室内服务机器人进行服务工作时需要躲避碰撞和抵达目标点的功能需求,本文提出了一种改进型地图学习路径规划算法.在地图学习规划算法的基础上,该算法首先约定了移动机器人的非完整性,使规划具有更高的可行性.然后改进了障碍物的影响方式,令己探测到的障碍物仅对已知区域产生作用,从而减少未知区域对路径选择的影响.接着,优化了地图学习算法中的随机选点策略,即若目标点出现在探测范围内时则令目标点作为初始选取点,解决了地图学习规划在临近目标点时收敛性不佳问题.并设计自适应速度移动策略以进一步提高算法的收敛性能和机器人的规划效率.最后,仿真及实验结果表明改进型地图学习路径规划算法相比于传统地图学习算法具有更好的规划效率和目标收敛能力.

关键词：移动机器人、未知动态环境、路径规划、避碰

所属期刊栏目：32

分类号：TP24(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目61175075,61433016资助.Supported by National Natural Science Foundation of China 61175075,61433016

在线出版日期：2015-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：162-168