一种弹性带约束下的移动机器人动态轨迹规划方法

本发明属于人工智能技术领域，是一种弹性带约束下的移动机器人动态轨迹规划方法，包括：初始化机器人动力学方程，并利用代价函数表示最优运动规划问题；构建随机树数据集，结合可变采样区域，执行重布线操作，优化随机树结构；利用目标偏置方法调整限制采样区域；针对障碍物采用分层碰撞检测方法，进行粗略碰撞检测和精细检测排除无效路径；计算碰撞风险概率，将碰撞风险概率超出阈值的节点剔除；应用弹性带方法优化机器人的动态轨迹，实现移动机器人的动态轨迹规划。本发明在轨迹优化过程中实现了对每个节点状态及碰撞风险的检测，显著提升了系统的鲁棒性和适应性。机器人在复杂环境中能够自适应调整轨迹，满足避障的需求。