基于融合和人工势场的自主移动机器人路径规划研究

摘要：

本文研究了动态不确定环境下自主移动机器人路径规划和运动控制问题.在时域上,建立了超声传感器数据预测模型,利用递推最小二乘法在线更新预测模型参数,通过将该预测模型的预测值与当前传感器实测值融合,提高了了超声数据的可靠性;考虑到空间分布的连续性,将相邻近的超声传感器信息融合进来,进一步提高了数据的实用性.由于人工势场法简单易实现的特点,被广泛应用在机器人自主避障中.借鉴预测控制原理,使用上述融合处理的超声数据,在每个滚动周期内运用改进的人工势场法解决了机器人避障问题最后,在中国科学院自动化研究所自主开发的移动机器人CASIA-1上对算法进行了实验,实验结果验证了算法的可靠性.

关键词： 自主移动机器人 数据融合 人工势场 预测控制 路径规划

作者: 张乐杰 杨国胜 侯增广 谭民

作者单位: 中国科学院,自动化研究所,复杂系统重点实验室,北京,100080

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届中国过程控制学术年会暨第四届全国故障诊断与安全性学术会议

会议地点: 山东济南

会议语种:中文

页码: 28-31

在线出版日期: 2005-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）