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摘要
针对目前移动机器人全局路径规划算法中存在规划效率低、路径质量低等问题，提出一种新的基于梯度优化的路径规划算法。首先使用欧氏符号距离场方法表示已知的二维地图环境，构建从障碍物中心向外梯度下降的距离场，以获得机器人到障碍物中心的距离信息来进行碰撞惩罚代价的计算；其次将路径规划问题描述为优化问题，通过引入目标距离信息和障碍物距离信息，设计了一个新的路径规划代价函数，并使用梯度下降方法优化该函数得到一条最优路径；最后通过仿真对比实验表明，所提算法在规划时间、路径长度和最大转向角方面均具有一定的优越性，并通过搭建基于ROS的移动机器人实验平台进行实际环境中的路径规划实验，验证了所提算法的有效性和可行性。
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单位机电工程学院; 中国计量大学
