未知环境下移动机器人遍历路径规划

为提高未知环境下移动机器人遍历路径规划的效率,提出了一种可动态调节启发式规则的滚动路径规划算法。该算法以生物激励神经网络为环境模型,通过在线识别环境信息特征,动态调用静态搜索算法和环绕障碍搜索算法,有效减少了路径的转弯次数。引入虚拟障碍和直接填充算法,解决了U型障碍区域的连续遍历问题。最后通过仿真实验表明了该方法在未知复杂环境下的有效性。