室内动态环境下的移动机器人自主避障策略

针对室内未知动态环境移动机器人自主避障问题,提出一种融合动态障碍物方向判断策略及子目标点更新策略的自适应模糊神经网络优化避障算法,并依据该算法设计移动机器人避障控制系统。首先,分析移动机器人的运动模型,获取机器人的目标角度;然后由超声波传感器获取障碍物距离信息,由障碍物距离信息判断动态障碍物运动方向并更新子目标点;最后利用自适应模糊神经推理系统实时输出机器人的转向角与速度,实现对机器人转向角的控制,使机器人能够无碰撞地到达目标点。研究结果表明:本文提出的算法能够使移动机器人在未知动态环境下识别障碍物、判断动态障碍物的运动方向以实现自主避障;相对于无子目标点更新策略,移动机器人平均移动速度提高11.75%,验证了所提算法的有效性。

融合动态窗与改进RRT的全位置机器人路径规划算法研究

针对传统RRT算法在无人车、无人船等自适应路径规划中的随机性导致树枝生长缺乏目标方向性问题,提出一种改进RRT算法与动态窗口相结合的混合算法,考虑其随机树生长过程中存在大量的冗余点,使得路径曲折、不平滑,基于子目标点选取策略研究一种过滤多余节点的算法;为了满足无人车、无人船行驶的安全性,建立安全阈值距离模型,避免与障碍物发生碰撞。对所提出的方法进行仿真实验,结果表明:改进的RRT算法能够在复杂的动态环境下生成有效的可行路径,与传统RRT算法相比较,它使搜索效率提高了43%,规划路径平滑度明显提升,能够实现动态环境中无人车、无人船在线实时路径规划。