【摘 要】
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为实现安防巡逻机器人视觉区域高效覆盖，准确跟踪巡逻路径，提出了基于多层代价地图的机器人全覆盖视觉导航方法。通过图像预处理、检测障碍物边缘、提取障碍物特征点三个步骤构建机器人安防巡逻环境模型，将周边区域中活动行为看作人造引力场运动，运用逆势场法优化人工势场法的局部最优解问题，通过直线连接原始方位与全部切线点，计算机器人运行的安全路径；行人感知前提下组建个人空间与群组交互社会代价模型，运用A*算法在导
【基金项目】
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广西科学研究与技术开发计划项目：应用警用图像大数据开展反恐涉毒预警预测技术开发与示范（编号:桂科攻1598017-3）；
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为实现安防巡逻机器人视觉区域高效覆盖，准确跟踪巡逻路径，提出了基于多层代价地图的机器人全覆盖视觉导航方法。通过图像预处理、检测障碍物边缘、提取障碍物特征点三个步骤构建机器人安防巡逻环境模型，将周边区域中活动行为看作人造引力场运动，运用逆势场法优化人工势场法的局部最优解问题，通过直线连接原始方位与全部切线点，计算机器人运行的安全路径；行人感知前提下组建个人空间与群组交互社会代价模型，运用A*算法在导航搜索图内实施启发式搜索，并根据路径长短、社会收敛代价计算真实社会代价，增强导航准确性。测试结果表明，所提方法可提高机器人多变环境适应能力，导航实时性强，精度较高。
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