摘要
本申请提供了一种室内动态场景的移动机器人运动规划方法及装置,包括根据实时获取的环境感知数据生成室内环境地图和移动机器人的定位信息,对所述环境感知数据进行去噪和分类,并根据识别特征提取出静态障碍物点与动态障碍物点;构建静态障碍物与动态障碍物的综合环境模型;基于综合环境模型中所述动态障碍物的轨迹预测信息,利用机器学习模型识别并标记出所述动态障碍物的当前位置与预测位置,进而识别出所述移动机器人潜在的导航路径关键点;基于所述导航路径关键点,构建多准则的偏好函数,并对各所述导航路径关键点进行度量与序列化,以获得局部最优导航路径关键点;应用分支定界方法确定规划路径。
技术关键词
室内动态场景
动态障碍物
静态障碍物
移动机器人
关键点
环境感知数据
分支定界方法
室内环境地图
规划
轨迹
占据栅格地图
机器学习模型
数据处理模块
约束优化算法
指标
风险
控制器
启发式搜索
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路径重构方法
可移动障碍物
节点
路径规划方法
静态障碍物
运动控制信号
视觉特征
规划
笛卡尔空间轨迹
序列
巡检控制方法
巡检机器人
三维地理模型
运动轨迹数据
轨迹预测模型