資料介紹
把滾動規劃和徑向基函數神經網絡(RBFNN)預測相結合,提出一種動態不確定環境下移動機器人局部路徑規劃過程中,針對動態障礙物的新的混合避障算法.利用攝像鏡頭采集動態障礙物的移動軌跡,提取形心序列,利用RBFNN建立預測模型.在移動機器人實時規劃時,根據當前位置在超聲波傳感器的掃描范圍內建立滾動窗口.當檢測到動態障礙物進入滾動窗口以后,才開始進行預測計算.根據動態障礙物相鄰時刻的三個時間序列值,來預測障礙物下一時刻的運動軌跡,從而把動態障礙物的避障問題轉化為瞬時靜態障礙物的避障問題,實現實時規劃.這種算法能夠提高動態避障的安全性和規劃的實時性.仿真結果證明了算法是可行、高效的.
關鍵詞:動態避障;滾動規劃;RBFNN;預測
關鍵詞:動態避障;滾動規劃;RBFNN;預測
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