摘要
本发明公开了基于状态观测器的不透明度验证方法及路径规划系统,方法包括:讨论如何实现不透明度需求,并验证;对实际地图及路径规划算法进行建模;将实现不透明度需求的模型与算法模型进行结合,验证其不透明度并达到一条满足初始状态不透明度属性的最优路径。本发明将初始状态不透明度属性要求与经典路径规划算法结合,得到了具有初始状态不透明度约束的最优路径,解决了机器人在路径规划过程中初始位置信息的隐私问题,在整体保证精确性的前提下,提高了运算效率;还改进了传统的观测器方法局限性大的情况,大量复杂信息的存储需求,可能导致存储空间和内存开销的增加,从而可能对系统的性能、实时性和可扩展性产生负面影响的问题。
技术关键词
状态观测器
透明度
路径规划系统
路径规划算法
验证方法
自动机
计算机存储介质
数据获取子模块
算法模型
地图
捕捉系统
判断系统
机器人
地点
指令
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路径规划算法
强化学习方法
机器人
A星算法
新障碍物
装卸工艺
虚拟环境模型
数据组织方法
三维模型
场景
扩张状态观测器
混合磁链观测器
误差
无位置控制方法
永磁
效率评估系统
基因
分析单元
数据
多模态特征融合
智能泊车辅助系统
车辆控制模块
动态障碍物
控制点
边界检测算法