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申请/专利权人：合肥工业大学
申请日：2022-06-24
公开（公告）日：2022-09-16
公开（公告）号：CN115061467A
主分类号：G05D1/02
分类号：G05D1/02
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2022.10.04#实质审查的生效;2022.09.16#公开
摘要：本发明公开了基于改进高斯采样PRM算法和狭窄通道识别的路径规划方法，通过改进高斯采样增大狭窄通道内的采样点数以保证机器人在含有狭窄通道的地图中规划的实施效率，属于路径规划的技术领域。所述方法首先对路况的地图进行栅格化处理，得到栅格地图模型，设置规划的起始点和目标点；改进高斯采样应用于栅格地图狭窄通道的局部采样，增加狭窄通道的路标点数量；对局部路标点进行聚类识别处理，识别出狭窄通道；接着利用PRM算法根据路标点生成无向图；最后在无向图中根据要求查询最优路径。本发明改进PRM算法的采样策略，实现狭窄通道环境中的路径规划，增加了PRM算法在狭窄通道环境中采样点数，提高了PRM算法在狭窄通道下路径搜索的效率。
主权项：1.基于改进高斯采样PRM算法和狭窄通道识别的路径规划方法，其特征在于，在高斯采样阶段限制其采样点分布的位置，增加PRM算法在狭窄通道的采样点数量；提出基于密度的聚类识别狭窄通道的方法，将环境中的狭窄通道准确的识别出来。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 基于改进高斯采样PRM算法和狭窄通道识别的路径规划方法
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