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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
申请日：2024-01-29
公开（公告）日：2024-06-04
公开（公告）号：CN118131758A
主分类号：G05D1/43
分类号：G05D1/43;G05D1/242;G05D1/243;G05D1/246;G05D1/65;G05D1/633;G05D1/644;G05D1/247;G05D1/648;G05D109/10
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.21#实质审查的生效;2024.06.04#公开
摘要：本发明公开了一种基于前沿搜索树的无人车未知环境自主探索方法及系统。所述方法包括：根据无人车的实时环境数据和位姿数据建立更新体素栅格地图，并提取有效地面栅格；提取有效地面栅格中前沿栅格，构成前沿信息集合；基于前沿信息集合构建前沿搜索树；基于深度优先搜索策略遍历前沿搜索树，以选择最佳目标；对无人车与最佳目标之间路径进行轨迹规划；根据实时位姿数据使无人车按照规划的轨迹路线行走至最佳目标；重复上述过程直到体素栅格地图中不存在前沿栅格，完成未知环境探索。本发明中前沿搜索树结构有效表示了2.5D环境的拓扑结构，基于深度优先搜索策略遍历前沿搜索树减少了无人车不必要的往复运动，加快了决策和探索过程。
主权项：1.基于前沿搜索树的无人车未知环境自主探索方法，其特征在于，包括以下步骤：获取无人车的实时环境数据和实时位姿数据；根据实时环境数据和实时位姿数据建立更新体素栅格地图，并提取有效地面栅格；提取所述有效地面栅格中的前沿栅格，构成前沿信息集合；其中，所述前沿栅格为与未知栅格相邻的有效地面栅格；基于所述前沿信息集合构建实时增量更新的前沿搜索树；基于深度优先搜索策略遍历所述前沿搜索树，以选择最佳目标；对无人车与所述最佳目标之间的路径进行2.5D环境的轨迹规划，获取规划的轨迹路线；根据无人车的实时位姿数据使无人车按照所述规划的轨迹路线行走至所述最佳目标；重复上述过程，直到所述体素栅格地图中不存在前沿栅格，无人车完成未知环境探索。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 基于前沿搜索树的无人车未知环境自主探索方法及系统
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