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当前移动机器人导航方法大多数是改善局部路径规划的反应式导航而没有充分考虑全局环境中的行人,借助全局范围的行人感知,提出并实现一种基于多层代价地图的全局路径规划方法。首先基于行人感知进行个人空间和群组交互的社会代价建模,基于行人轨迹预测生成包含预测阶段社会代价的多层动态代价地图,提供预测阶段的社会约束信息。全局路径规划器在动态代价地图基础上定义代价函数进行最优状态的启发式搜索,引入"规划-预测-执行"时序周期进行动态规划。最后通过和传统路径规划器在行人运动、群组交互等仿真、实际场景下进行对比试验,该方