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一种针对大型凹型障碍物的组合导航算法

李庆华 尤越 沐雅琪 张钊 冯超

引用本文: 李庆华, 尤越, 沐雅琪, 张钊, 冯超. 一种针对大型凹型障碍物的组合导航算法[J]. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT190179 shu
Citation:  Qinghua LI, Yue YOU, Yaqi MU, Zhao ZHANG, Chao FENG. Integrated Navigation Algorithm for Large Concave Obstacles[J]. Journal of Electronics and Information Technology, doi: 10.11999/JEIT190179 shu

一种针对大型凹型障碍物的组合导航算法

    作者简介: 李庆华: 男,1977年生,副教授,研究方向为信号与信息处理;
    尤越: 女,1996年生,硕士生,研究方向为智能路径规划;
    沐雅琪: 女,1996年生,硕士生,研究方向为复杂环境路径规划算法;
    张钊: 男,1995年生,硕士生,研究方向为人工智能运动目标行为识别;
    冯超: 男,1984年生,讲师,研究方向为路径规划运动规划
    通讯作者: 冯超,cfeng@qlu.edu.cn
  • 基金项目: 国家自然科学基金(61701270),齐鲁工业大学(山东省科学院)青年博士合作基金(2017BSHZ008)

摘要: 针对移动机器人导航过程中无法规避大型凹型障碍物问题,该文提出一种多状态的组合导航算法。算法按照不同的运动环境,将移动机器人的运行状态分类为运行态、切换态、避障态,同时定义了基于移动机器人运行速度和运行时间的状态双切换条件。当移动机器人处于运行态时,采用人工势场法(APFM)进行导航,并实时观测毗邻障碍物的几何构型。在遭遇障碍物时,切换态用于判断是否满足状态切换条件,以进入避障态执行避障算法。避障完成后,状态自动切换回运行态继续执行导航任务。多状态的提出,可有效解决传统人工势场法在大型凹形障碍物的避障过程中存在局部震荡的问题。基于运行速度和运行时间的双切换条件判定算法,可实现多状态间的平滑切换。实验结果表明,该算法在解决局部震荡问题的同时,还可降低避障时间,提升导航算法效率。

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文章相关
  • 通讯作者:  冯超, cfeng@qlu.edu.cn
  • 收稿日期:  2019-03-26
  • 录用日期:  2019-11-10
  • 网络出版日期:  2019-11-13
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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