【摘 要】
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障碍物的识别与行走路径的规划是机器人实现自主移动的必要手段。本文基于深度相机提出一种由深度连续性与彩色特征点融合的障碍识别方法，通过深度相机获取物体的空间位置信息，映射到已有的地图中，构建障碍物空间。又提出一种PRM-D*的路径规划方法，先使用改进的随机概率路线图（PRM）完成整体路径规划工作，再根据相机识别的障碍物，设置局部地图，使用基于图搜索的D*算法进行局部动态规划，完成动态避障任务。通过实
【基金项目】
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国家自然科学基金（52105574）； 河南省科技攻关计划（222102220079）； 河南省高等学校青年骨干教师培养计划（2019GGJS082）； 河南省高等学校重点科研项目基础研究计划（17A460003）项目资助；
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障碍物的识别与行走路径的规划是机器人实现自主移动的必要手段。本文基于深度相机提出一种由深度连续性与彩色特征点融合的障碍识别方法，通过深度相机获取物体的空间位置信息，映射到已有的地图中，构建障碍物空间。又提出一种PRM-D*的路径规划方法，先使用改进的随机概率路线图（PRM）完成整体路径规划工作，再根据相机识别的障碍物，设置局部地图，使用基于图搜索的D*算法进行局部动态规划，完成动态避障任务。通过实验，所提障碍物识别方法即使在昏暗的室内环境中，其对障碍物的检测准确率也大于80%，常规环境检测准确率高于95%，具有较好的鲁棒性与实时性；PRM-D*的路径规划方法在缩短总体规划时间的同时，确保了路径规划的成功率，单次动态规划时间小于0.02s，具有良好的动态避障性能。
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