【摘 要】
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针对现实中人工智能里的智能避障问题，提出一种基于同时定位与建图（simultaneous localization and mapping，SLAM）的智能避障功能。首先，机器人操作系统（robot operating system，ROS）里面的Rviz进行建模，然后，使用Turtlebot3机器人对环境实时扫描建立场景，最后，基于SLAM技术，实现建模、扫描障碍物从而进行自主导航以及智能避障，
【基金项目】
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山东华宇工学院课堂教学改革试点课程《Python程序设计（A）》（2022KG-27）； 基于ROS平台的服务机器人研究（No.2021KJ15）； “PBL+TBL”教学模式在Python课程实践教学中的应用（No.2021JG03）等项目的资助；
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针对现实中人工智能里的智能避障问题，提出一种基于同时定位与建图（simultaneous localization and mapping，SLAM）的智能避障功能。首先，机器人操作系统（robot operating system，ROS）里面的Rviz进行建模，然后，使用Turtlebot3机器人对环境实时扫描建立场景，最后，基于SLAM技术，实现建模、扫描障碍物从而进行自主导航以及智能避障，实现小车的智能避障功能。实验结果表明，所提方案不仅解决了人工智能的避障问题，同时通过SLAM算法，实现判断路线并躲避障碍，最终到达制定目标，无论障碍物是静止还是运动的，都可以对其识别判断并进行躲避。
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