一种基于融合卡尔曼滤波和改进DWA算法的动态避障方法

本发明公开了一种基于融合卡尔曼滤波和改进DWA算法的动态避障方法，包括以下步骤；步骤1：利用激光雷达获取移动机器人的起始位置、目标位置以及动、静态障碍物信息；步骤2：根据激光雷达获取的动态障碍物位置、速度观测信息，使用卡尔曼滤波算法进行障碍物轨迹预测，获得障碍物位置、速度最优估计值；步骤3：将上述获得的动、静障碍物位置、速度最优估计值加入DWA算法中；步骤4：使用改进后的评价函数对DWA算法速度窗口中的速度对进行评分，选取评分最高的速度对直至找到目标点，解决易陷入动态局部最优问题。本发明提高了机器人在复杂环境中的避障能力、路径规划精度以及避免陷入局部最优陷阱，提高了全局规划能力。