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摘要
机器人避障轨迹规划研究当前是人工智能研究领域的热点,当前机器人避障轨迹规划方法对环境信息敏感,机器人避障轨迹规划偏差大,在短时间难以找到最优机器人避障轨迹规划结果,为了获得理想的机器人避障轨迹规划结果,提出了基于激光雷达和神经网络相融合的机器人避障轨迹规划方法。首先分析当前机器人避障轨迹规划方法的局限性,并采用测量范围广、精度高的激光雷达对机器移动的环境信息,然后将环境信息作为BP神经网络的输入,对环境信中障碍物进行分类,最后根据障碍物分类结果采用人工势场方法找到机器人避障轨迹规划结果,并与其他机器人避障轨迹规划方法进行了对比测试,结果表明,本方法可以在短时间内找到最优的机器人移动最优避障轨迹规划路径,可以避开各种障碍物,保障机器人安全到达目的地,相对对比方法,本方法获得更理想的机器人移动最优避障轨迹规划结果。
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单位机电工程学院; 宿迁学院
