-
题名融合多尺度前沿边界信息的移动机器人自主探索方法
- 1
-
-
作者
吴兰
李嘉琦
闫晶晶
-
机构
河南工业大学机电工程学院
河南工业大学电气工程学院
-
出处
《中国惯性技术学报》
北大核心
2025年第2期147-154,共8页
-
基金
河南省高校科技创新团队(24IRTSTHN030)。
-
文摘
针对移动机器人在多障碍未知环境自主探索时,存在导航目标点选择盲目的问题,提出一种融合多尺度前沿边界信息的移动机器人自主探索方法。首先,对原始代价地图进行一次卷积处理,得到区域型代价地图。其次,利用聚类算法得到边界簇密度替代原始算法以反映前沿边界数量。再次,引入Fast特征提取以及孤立随机森林算法,将前沿边界的信息增益以及全局离群边界加入到评估中。最后,将多尺度边界信息进行归一化处理,重构价值评估函数,实时更新最优导航目标点。通过仿真与实机验证,所提算法相较于原始算法在时间上平均缩短了19.7%、路径长度平均缩短16.2%,且在复杂环境下提升更加明显,表明所提算法提高了自主搜索的效率。
-
关键词
移动机器人
自主探索
区域代价地图
多尺度边界信息
-
Keywords
mobile robots
autonomous exploration
regional cost map
multi scale boundary information
-
分类号
TP24
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
