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动态环境下的移动机器人避障策略研究
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摘要:近年来,由于传统的人工领域方法易受极少数局部问题的影响,所提议的优化算法在适用性和it效率方面 仍然存在问题。由于某些优化算法存在缺陷,作者引入了基于采样的快速扩展随机轴算法(RRT),以便在已知的静 态地图上预选多个临时目标点,从而避免了移动机器人在使用人工动态场方法和规划路径时落入非常小的局部区域 结果表明,该方法简单易用,结合了RRT算法的整体概率、APF算法的良好收敛和低计算量以及实时高可用性等优 点。能够适应动态环境的变化,满足移动机器人的动态回避要求。
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