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81.
82.
目前传统向量场直方图(VFH)算法存在易陷入局部陷阱的缺陷,本文提出了基于陷阱检测机制与动态阈值更新策略的改进VFH算法,更加符合局部未知环境下无人机路径规划的要求,并针对复杂未知场景中无人机避障问题,提出了基于A*算法和改进VFH算法的避障算法。首先,无人机根据全局已知障碍物信息,基于A*算法构建目标航路点;其次,在目标航路点不可达的情况下,无人机根据运动状态与激光雷达探测到的地形信息,基于改进向量场直方图算法进行局部规划。在局部规划中,针对传统VFH算法存在的缺陷进行了改进:针对传统VFH算法的无记忆性导致在一些特殊场景中易陷入局部陷阱,本文提出陷阱检测机制的VFH算法,动态选择历史信息增强向量场直方图算法的记忆性,无人机可自主检测陷阱并及时跳出;针对向量场直方图算法的阈值敏感性问题,设计了动态阈值更新策略,使得无人机能够在复杂或稀疏的障碍物环境中,动态平衡避障安全性和抵达目标的时效性。最后,通过对比仿真验证了算法的有效性,为传统VFH算法易陷入局部陷阱的缺陷提供了一种解决方法。 相似文献
83.
在基于先验地图的激光雷达室内导航方案中,通常采用点云配准的方法进行无人设备位姿初始化。在结构化场景下,传统配准算法特征鲁棒性较差,导致点云配准的误差较大且易陷入局部最优。针对该问题,提出了一种基于多平面空间模型的点云快速配准方法。首先该方法利用特征直方图的思想对空间点云进行快速粗聚类,根据平面一致性将粗聚类后的点集进行合并形成面特征,从而对密闭空间进行平面模型化表示。随后通过空间平面排序实现了面特征的快速关联,并利用线性匹配方法实现了两帧点云的精确配准,从而解算出机体在先验地图中的相对位姿。最后通过Gazebo搭建的仿真环境与室内结构化模拟环境对算法进行了验证。结果表明,在大型结构化场景下,算法具有更好的适应性以及更高的计算效率,能够快速为无人系统提供精准的地图初始位姿。 相似文献