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针对仿人机器人运动规划中特有的问题——障碍物的多样性、机器人具有越障和绕障等多种避障运动的功能、路径的代价因素的多样化(时间、距离、能耗等),对环境地图和机器人进行建模,采用混合代价进行仿人机器人的路径规划.首先提出基于多维向量的字典序比较的启发式搜索算法,该算法能够按优先级考虑各项代价因素寻找到综合最优的路径;然后引入DSmT算法,用信息融合的方式对上述算法进行改进,能够找到综合考虑各项代价因素的更加优化的路径;最后,通过仿真实验验证了所提出的算法的正确性和高效性.