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摘要
本文研究了场景地图未知的情况下,移动机器人运行至目标点过程中遇到的障碍物问题。针对移动机器人移动过程中遇到的静态障碍物的情况,本文提出一种自适应阈值的前沿目标点选取方法,得到局部目标点,从而有效地避开障碍物。针对移动机器人运动过程中遇到的动态障碍物的情况,首先,通过K-mean聚类方法对激光雷达采集的障碍物信息进行聚类;其次,根据聚类得到的障碍物位置信息,采用最小二乘法拟合障碍物的运动学模型,并确定障碍物的运动速度与方向;再次,根据机器人的运动学模型与障碍物的运动学模型预测机器人与障碍物的碰撞情况;然后,考虑威胁距离和机器人自身尺寸对避障效果的影响,提出了一种改进的相对坐标系下的移动机器人避障策略。仿真和实验结果验证了所提方法的有效性和可行性。
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