【摘 要】
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针对目前主流机器人路径导航算法存在计算量大、计算时间长及在复杂环境中无法实时规划等问题，提出一种改进的局部路径算法。在A*算法规划路径的基础之上，以机器人当前位置规划出的部分路径作为局部路径，将截取的路径分为多个节点，根据机器人与其邻近节点的坐标计算相对距离与相对角度，求解机器人水平与垂直方向速度，并将其发送给下位机控制机器人运动。使用科大讯飞推出的智能车平台进行导航效果测试，比较小车在TEB（t
【基金项目】
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安徽省自然科学基金项目（2108085MF225）；
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针对目前主流机器人路径导航算法存在计算量大、计算时间长及在复杂环境中无法实时规划等问题，提出一种改进的局部路径算法。在A*算法规划路径的基础之上，以机器人当前位置规划出的部分路径作为局部路径，将截取的路径分为多个节点，根据机器人与其邻近节点的坐标计算相对距离与相对角度，求解机器人水平与垂直方向速度，并将其发送给下位机控制机器人运动。使用科大讯飞推出的智能车平台进行导航效果测试，比较小车在TEB（time elastic band）算法和改进算法控制下的运动时间与碰撞障碍物次数。结果表明：相比于TEB算法，小车在改进算法的控制下碰撞次数明显减少，在长度约30 m的运行过程中平均用时减少12 s、平均速度提高0.2 m·s-1，速度变化较稳定。改进算法结构相对简单，在路径规划过程中能够减少所需计算量，可提高机器人整体运动的稳定性。
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