【摘 要】
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为实现在人难以适应的环境中进行资源勘探和采样任务，对采样机器人车体进行全局路径规划与局部路径规划，对由人驾驶汽车的采样方式进行辅助与补充。采用A*算法和Dijkstra算法分别进行全局路径规划，并用前向实验的方法对规划出的路径进行优化，弥补了基于栅格的路径规划过程的缺陷；采用基于车体转向速度随状态机改变的避障路径规划方法进行局部路径规划。实验结果表明，全局路径规划算法计算得到的路径经过优化后长度更
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为实现在人难以适应的环境中进行资源勘探和采样任务，对采样机器人车体进行全局路径规划与局部路径规划，对由人驾驶汽车的采样方式进行辅助与补充。采用A*算法和Dijkstra算法分别进行全局路径规划，并用前向实验的方法对规划出的路径进行优化，弥补了基于栅格的路径规划过程的缺陷；采用基于车体转向速度随状态机改变的避障路径规划方法进行局部路径规划。实验结果表明，全局路径规划算法计算得到的路径经过优化后长度更短，局部路径规划方法能够适应实际避障工况。
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