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申请/专利权人：中科南京软件技术研究院
申请日：2021-09-16
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN113741480B
主分类号：G05D1/43
分类号：G05D1/43;G05D1/622
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2021.12.21#实质审查的生效;2021.12.03#公开
摘要：本发明公开了一种基于动态障碍物提取与代价地图相结合的避障方法，包括步骤：1获取激光数据并从激光数据中提取障碍物位置信息；2提取每个障碍物的位置和运动速度；3利用障碍物信息和高斯分布生成新的代价地图；4使用规划器在新的代价地图中进行路径规划，得到可行路径；5使用运动控制器，实现机器人实时跟随可行路径。本发明通过检测障碍物的位置以及运动状态，预测障碍物的位置，避免运动到障碍物的运动方向上，能够有效地避开动态障碍物；利用激光数据，准确区分出静态与动态障碍物，以采取不同的策略，实现机器人实时跟随可行路径。
主权项：1.一种基于动态障碍物提取与代价地图相结合的避障方法，其特征在于，包括步骤如下：1获取激光数据并从激光数据中提取障碍物位置信息；2提取每个障碍物的位置和运动速度；3利用障碍物信息和高斯分布生成新的代价地图；4使用规划器在新的代价地图中进行路径规划，得到可行路径；5使用运动控制器，实现机器人实时跟随可行路径；所述步骤2的实现过程包括：21通过匹配方法，将第k帧的某一个障碍物与第k-1帧的同一个障碍物进行匹配；22通过对每个控制周期的速度进行预测和校正，实现对障碍物的速度进行更新；所述步骤3的实现过程包括：31将障碍物的位置转换为代价地图上对应的位置，对障碍物周围的栅格的代价值进行更新，获得障碍物在代价地图上的坐标；32利用高斯分布，更新障碍物周围的代价值，得到动态障碍物；确保在代价地图上从障碍物中心点出发，沿着运动速度的方向的栅格的代价值变大，则二维高斯分布函数如下： 式中，A为幅值，vx与vy分别为障碍物沿x方向与y方向的线速度；μ1与μ2分别对应的是障碍物中心位置的坐标，σ1与σ2分别对应x方向、y方向的标准差；33将更新后的障碍物周围代价值与原代价地图上的对应栅格的代价值进行比较，取较大的值作为新的代价地图上栅格的代价值；迭代每个障碍物后，形成新的代价地图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中科南京软件技术研究院 一种基于动态障碍物提取与代价地图相结合的避障方法
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