车式机器人个体避开凸多边形障碍物的免碰转角的确定

设置在机器人不同侧面的机器人传感器的角色有着很大的不同。在同一侧 ,来自不同传感器的距离差意味着关于环境的重要信息。对于在同一侧面的同一水平面的传感器 ,传感器的位置在决定机器人的安全转角上扮演着关键角色。在本文中 ,我们讨论了这些问题 ,提出并证明计算瞬时转角的公式。车式机器人被赋予不同的避开障碍物的能力。这些能力的自组织融合能够使机器人安全地转向宽阔的空间 ,然后在平行于或近于平行于静态或动态凸多边形障碍物的边缘的方向前进或后退。所有的实时信息来自于各侧面的两个距离传感器 ,没有任何环境的先验信息。本文中推导的公式具有普遍的适用性。

轮式移动机器人个体在未知环境中实时免碰路径规划

根据人类在行走过程中避开障碍物及走向目的地的经验 ,结合机器人自身的结构特点 ,提出一种轮式移动机器人个体在未知二维环境中实时免碰路径规划方法。仿真实验表明 ,该算法具有很好的适用性。

基于Matlab的汽车无人驾驶路径规划

采用人工势场法进行路径规划和避障,建立新的汽车无人驾驶路径规划环境模型。汽车以自身的圆周势场进行探测,每次移动都会使势力场发生改变,在进行信息收集后判断避开障碍物的所有路径,最终在规划的路径中找出最佳路径,从而完成避障和路径规划。避障路径规划技术能够指引汽车避开障碍物,避免事故的发生,对提高道路交通的安全水平大有帮助。