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在基于概率地图的移动机器人目标搜索规划中,目标在工作环境中的存在概率通常被设置服从离散均匀分布,进而采用路径长度指标优化搜索任务的全局路径.然而,真实工作空间中的概率分布绝大多数并不服从均匀分布,这将导致所获搜索策略并非预期的最短时间.针对该问题,本文根据实际工作环境构建了概率测算模型,并基于该模型构建概率地图,进而提出了一种以预期最短时间为优化指标的机器人目标搜索路径规划方法.该方法采用了分层规划模式,在上层拓扑地图中进行拓扑点序列规划,而在下层特征地图中进行拓扑点间局部路径规划.实验结果表明该方