一种基于凸包模型的机器人障碍物感知及自主避障方法

一种基于凸包模型的机器人障碍物感知及自主避障方法，1、使用激光雷达与差分RTK获取机器人定位及农业场景信息；2、通过基于扇区的地面分割算法，综合分析土地坡度条件，分离地面点云和障碍物点云；3、利用欧式聚类法和Graham扫描法，对障碍物点云进行聚类分析并建立障碍物凸包模型表示；利用多特征最近邻算法和Kalman预测，确定障碍物帧间联系和运动预测信息；4、建立有限状态机决策系统，结合环境感知预测特征，提供参考路径指导；5、基于MPC的时空联合避障路径规划算法，建立基于尺度变换的避障约束，优化求解获得避障路径和最优控制输入。本申请有效提高了障碍物检测的准确性和避障系统的鲁棒性，保证了机器人作业时的高效性和安全性。