發(fā)布時間：2018-04-02 00:36

  本文選題：移動機(jī)器人　切入點：碰撞規(guī)避　出處：《機(jī)器人》2017年06期

【摘要】：針對動態(tài)環(huán)境下移動機(jī)器人的自主碰撞規(guī)避,構(gòu)建了包含感知模塊、威脅規(guī)避模塊和目標(biāo)牽引模塊的神經(jīng)避撞決策系統(tǒng).通過深入分析采樣周期內(nèi)威脅與機(jī)器人的相對速度、激光雷達(dá)有效探測距離以及威脅預(yù)測方位等因素對避撞機(jī)動效率和安全性的影響,對機(jī)器人各機(jī)動速度區(qū)的危險等級進(jìn)行劃分并建立相應(yīng)的威脅度定量評估模型,再將其引入局部決策器以修正各節(jié)點的輸出,進(jìn)而提出了一種基于機(jī)動策略威脅度評估的神經(jīng)動態(tài)避撞方法.仿真實驗表明,相比于傳統(tǒng)的神經(jīng)導(dǎo)航,所提方法不僅優(yōu)化了規(guī)避路徑,而且代價更小.
[Abstract]:Aiming at autonomous collision avoidance of mobile robot in dynamic environment, a neural collision avoidance decision system including perception module, threat avoidance module and target traction module is constructed.By analyzing the relative velocity of the threat and the robot during the sampling period, the effective detection range of the lidar and the threat prediction azimuth, and so on, the influence on the efficiency and safety of collision avoidance maneuvering is analyzed.The danger grade of each mobile robot is divided and the corresponding threat quantitative evaluation model is established. Then it is introduced into the local decision maker to modify the output of each node.Furthermore, a neural dynamic collision avoidance method based on threat degree evaluation of maneuver strategy is proposed.Simulation results show that compared with the traditional neural navigation, the proposed method not only optimizes the avoidance path, but also reduces the cost.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61503405,61573373)
【分類號】：TP242

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本文編號：1698036