【摘 要】
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为了提高移动机器人在室内人机共融环境下的运动安全和交互性，提出了一种融合行人运动信息的室内移动机器人动态避障方法，同时考虑任务约束和社会规则。首先，利用YOLO V3算法和Deep Sort算法分别对室内环境中的行人进行实时检测与目标跟踪，计算行人在过去时刻的历史轨迹。然后，利用Social-GAN算法构建行人交互模型，实现轨迹预测。在此基础上，将行人的运动状态融合进机器人避障算法之中，根据社会规
【基金项目】
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国家重点研发计划（2019YFB1310802）项目资助；
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为了提高移动机器人在室内人机共融环境下的运动安全和交互性，提出了一种融合行人运动信息的室内移动机器人动态避障方法，同时考虑任务约束和社会规则。首先，利用YOLO V3算法和Deep Sort算法分别对室内环境中的行人进行实时检测与目标跟踪，计算行人在过去时刻的历史轨迹。然后，利用Social-GAN算法构建行人交互模型，实现轨迹预测。在此基础上，将行人的运动状态融合进机器人避障算法之中，根据社会规则设计评价函数，对机器人采样速度样本进行评估，使移动机器人能够以安全和舒适的方式绕过行人，确保室内人机共融环境下移动机器人的社会接受性。通过实验对比分析，与传统DWA方法相比，本文方法不仅可以提高机器人导航避障效率，在相同室内场景下导航避障时间由23.56s提高到19.38s，而且可以有效降低与行人发生碰撞的风险，保证机器人导航的安全和社交性。
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