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申请/专利权人：北京理工大学
申请日：2024-04-09
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118192588A
主分类号：G05D1/43
分类号：G05D1/43;G05D1/242;G05D1/246;G05D1/633;G05D1/644;G05D1/648;G05D109/10
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了基于混合前沿采样和分层规划的自主探索方法及系统，属于机器人路径规划领域；首先，提出一种混合前沿采样方法，该方法直接利用多线激光雷达数据和局部地图信息快速提取前沿点；其次，使用分层规划策略将已绘制的环境划分为多个子区域，并提出了一种全局路径优化公式对子区域的探索顺序进行排序，选出当前应当访问的子区域；然后，使用评估函数对当前访问的子区域中前沿点的收益进行评价，选择收益最高的前沿点作为下一个探索目标；最后，将目标点发送至路径规划器，驱动机器人前往该目标完成探索。整个过程不断重复，直到环境被完全建模。
主权项：1.基于混合前沿采样和分层规划的自主探索方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1，利用激光雷达传感器和SLAM算法对周围已知环境进行建图，同时估计机器人的当前位姿；步骤S2，设置采样条件和搜索范围，利用激光雷达点云数据和机器人周围区域的局部地图信息，获取潜在的前沿点集；步骤S3，根据预设的过滤条件，对所述前沿点集进行过滤，得到有效前沿点集合；步骤S4，将已绘制的地图划分为多个子区域，将所述有效前沿点集合中的点根据坐标位置划分至各自的子区域中，对子区域的访问顺序进行优化排序，并确定当前时刻应当访问的子区域；步骤S5，对当前时刻应当访问的子区域内所有候选前沿点进行收益评估，选择收益最高的前沿点作为探索目标；步骤S6，将探索目标点发送至路径规划模块中，并利用步骤S1获取的当前机器人位姿，驱动机器人前往目标区域；步骤S7，检查前沿点集合中是否还存在前沿点，若不存在，则结束探索，否则继续重复上述步骤。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 基于混合前沿采样和分层规划的自主探索方法及系统
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