基于改进A-star与DWA相融合的移动机器人动态路径规划算法

A-star算法常用于移动机器人的全局路径规划,但在复杂场景中A-star算法存在耗时长、搜索节点过多、路径不平滑、不能避开环境中未知的障碍物等问题。针对于此,本文提出一种融合路径规划算法。首先,在A-star算法的基础上引入环境中的障碍物信息和搜索节点到起始位置的距离信息动态调节启发函数的权重,减少搜索节点数,提升A-star算法的性能;然后,利用自适应分段步长的高阶贝塞尔曲线对路径进行优化,减少转折点提升路径的平滑性;最后,将改进A-star算法规划的全局路径作为引导,将路径节点作为DWA算法的中间目标,实现全局路径规划和局部规划的融合,使移动机器人在找到全局最优路径的同时,能够避开环境中的未知障碍物,实现移动机器人的动态路径规划。仿真结果验证了该算法的有效性。

基于2D激光雷达的移动机器人同步定位与地图构建算法研究

文中提出一种将激光雷达和轮式里程计相融合的方法,用于提升SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)算法前端点云配准效率和点云畸变矫正效果。在点云配准方面,对PL-ICP算法做出改进,首先对激光点云进行预处理去除无效点,再利用自适应体素滤波方法对激光点云进行下采样,在保留点云特征的同时将点云稀疏化,从而减少点云配准的计算量,利用轮式里程计的测量值为点云配准提供初值,提高点云配准的效率和定位效果。在点云畸变矫正方面,按照轮式里程计测量的机器人位姿的时间戳,利用拉格朗日线性插值法对点云配准配得到的机器人位姿进行线性插值,利用EKF算法融合轮式里程计测量的位姿和点云配准插值得到的位姿对轮式里程计的测量误差做出矫正,然后为激光点云提供运动补偿,从而去除点云畸变提升SLAM算法定位和建图效果。利用ROS搭建仿真环境验证了本文提出的算法的有效性。

基于相机与激光雷达传感器融合的SLAM方法

针对SLAM系统中动态物体对机器人定位和建图造成的误差,提出将相机和激光雷达传感器数据进行融合的方法。采用DBSCAN非监督聚类方法对激光雷达点云进行聚类并分割,对分割后的物体采用改进的3D点云簇评分和匈牙利算法进行匹配,实现相邻帧之间的同一物体判别和物体运动状态的判断;通过统一相机和激光雷达坐标,将属于动态物体范围内的特征点滤除,达到提高后端位姿估计精度的效果。实验结果表明:在经过该融合后的SLAM系统,机器人的旋转误差和平移误差有了明显的下降,定位精度和建图效果得到较好提升。

《小小说的意外结局》群文阅读教学设计

【选文来源】《小学生群文读本》六年级（上）【执教年级】六年级【阅读篇目】“1”：《在柏林》“X”：《窗》《雪夜》【议题分析】小小说,又称微型小说.它往往从一个侧面、一个瞬间之中,捕捉生活,表现主题,显著特点是：小、新、巧、奇.