【摘 要】
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传统的机器人避障路径识别方法存在识别不准确、误差大、效率低的问题.对此,本文提出基于视觉分析的机器人最优避障路径识别方法:建立机器人避障路径观测模型以分析机器人运
【机 构】
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西南大学信息中心,西南大学计算机与信息科学学院,
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传统的机器人避障路径识别方法存在识别不准确、误差大、效率低的问题.对此,本文提出基于视觉分析的机器人最优避障路径识别方法:建立机器人避障路径观测模型以分析机器人运动状态,采用基于RBPF的SLAM方法对避障路径进行降噪滤波处理,在此基础上运用适应度函数排序避障路径,并引入视觉分析法识别排序后的避障路径,从而实现有效识别最优避障路径的目的.实验结果证明,与传统识别方法相比,改进方法的识别精度较高,运行耗费时间较短,具有一定的实用性.
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