一种移动机器人自主避障与导航方法

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提出了一种移动机器人的避障与导航方法。该方法充分考虑了人类感知、推理和决策的不确定性以及人类避障与导航的特点,基于云模型构建了一种同时具备随机性和模糊性的高鲁棒性的拟人决策算法,主要包括障碍物避让规则库、目标吸引规则库、方位偏差和距离前件正态云模型、转角后件正态云模型以及通行函数的设计,提高了移动机器人的人工智能水平,从而降低了系统对传感器和执行器性能的苛刻要求。通过理论分析计算和建模仿真试验,验证了所提出新方法的有效性。
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