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移动机器人所处的环境通常是动态的,机器人需要及时做出响应,同时保证路径的平滑度及与障碍物间的安全距离。针对此问题,提出了一种基于障碍物代价势场的移动机器人动态避障算法。通过建立静态栅格地图及障碍物的代价势场,获得动态场景下的等势线及经过起点、终点的切线,求解最小生成树获得初始候选路径,针对路径的长度、障碍物距离及平滑度对候选路径锚点进行调整。通过引入障碍物速度对代价势场的影响,使得机器人能对移动中的障碍物做出及时的响应。为验证所提算法的有效性,在分辨率为1 200×1 000 m的栅格场景下分别对静态场景和动态场景进行仿真,结果表明:所提算法能够在保证路径具有较高的平滑度且与障碍物间保持安全距离的条件下使路径尽可能得短;同时在动态障碍物场景下依然能保持路径的平滑和避障的安全性,满足动态场景下移动机器人路径规划的要求。 相似文献
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批次定检设备故障诊断的贝叶斯方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对机载设备故障诊断定位率低的问题,提出充分利用先验故障信息指导批次定检的思想.通过研究批次定检机载无线电设备的失效规律,运用贝叶斯方法对小子样情况下的故障概率进行估计,建立了以各模块的故障概率来指导下一步故障检测的机制.针对不同情况提出3种指导方法并进行了仿真计算,结果表明可显著提高故障的一次定位准确率,减少故障查找时间,具有较高的工程应用价值. 相似文献
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