【摘 要】
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针对在未知环境下实现移动机器人实时的路径规划问题,提出了一种将快速扩展随机树(RRT)算法与视野域自适应的滚动窗口相结合的路径规划算法。该方法实时获取滚动窗口内的局部
【基金项目】
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安徽省自然科学基金(No.1608085QF155)
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针对在未知环境下实现移动机器人实时的路径规划问题,提出了一种将快速扩展随机树(RRT)算法与视野域自适应的滚动窗口相结合的路径规划算法。该方法实时获取滚动窗口内的局部环境信息,根据环境的变化,滚动窗口视野域进行自适应调整,通过分析滚动窗口内传感器获取的信息,结合改进后的RRT算法筛选出可行的路径,控制移动机器人到达子目标点,在此过程中动态监测规划好的路径,确保路径合理,并重复上述过程,直至到达目标区域。实验对比分析表明,该方法能实时并有效实现未知环境下移动机器人的路径规划。
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