【摘 要】
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针对传统路径规划方法多为全局结构化空间划分,无法根据实时信息设置当前路径最优规划,导致出现碰撞与跌倒问题,提出一种机器人路径分段规划方法。方法以多传感器数据融合作为技术为基础,用单模与零均值的高斯白噪声表示机器人超声波测距传感器误差特征,利用传感器位置估计方差更新状态变量估计值;根据极值点进行路径划分,再进行平滑处理,利用转弯策略实现机器人在各分段点的平稳运行。以机器人定位精度与路径规划为指标进行
【机 构】
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山西工程技术学院大数据与信息工程科学系,山西阳泉045000;山西大同大学数学与计算机科学学院 山西大同037009
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针对传统路径规划方法多为全局结构化空间划分,无法根据实时信息设置当前路径最优规划,导致出现碰撞与跌倒问题,提出一种机器人路径分段规划方法。方法以多传感器数据融合作为技术为基础,用单模与零均值的高斯白噪声表示机器人超声波测距传感器误差特征,利用传感器位置估计方差更新状态变量估计值;根据极值点进行路径划分,再进行平滑处理,利用转弯策略实现机器人在各分段点的平稳运行。以机器人定位精度与路径规划为指标进行仿真分析,实验结果表明,所提方法定位准确度较高,可为路径分段规划奠定了良好的数据基础;在应对不同程度的障
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