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基于机器人操作系统的代价地图自适应膨胀半径算法
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2021-06-01
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针对复杂环境下移动机器人自主导航易被困、路径规划不理想等问题。首先，通过改进机器人操作系统（robo‘φperating syste，ROS）中代价地图代价值衰减函数和七宫格检测法，研究了代价地图自适应膨胀半径算法。其次，通过动态衡量启发函数与优化子节点选择方法，硏究了结合环境信息的改进*路径规划算法。实验结果表明：使用自适应膨胀半径算法和改进A*算法后的路径拥有更好的平滑度，减少33.6%转角次数和37%转向角度。能避开复杂障碍物群，降低移动机器人被困几率，提高了复杂环境下ROS移动机器人自主导航的安全性和鲁棒性。
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