摘要
本发明提供了一种未知环境智能机器人自主路径规划方法,涉及机器人导航与路径规划技术领域,对于未知环境的路径规划,包含构建包含动态障碍物的环境地图和机器人的精确定位,动态障碍物的轨迹预测,通过采用改进帝王蝶优化算法优化粒子滤波的FastSLAM建图方法,实现环境地图构建与机器人定位,基于自注意力机制的CNN‑BiLSTM网络进行轨迹预测,改进A*算法进行进行路径规划,不仅能提高机器人定位精度同时保证了路径规划的安全性。
技术关键词
自主路径规划方法
智能机器人
动态障碍物
优化粒子滤波
机器人路径规划
地图
粒子滤波算法
粒子滤波重采样
注意力机制
机器人定位精度
阶段
一维卷积神经网络
样条
局部时空特征
轨迹预测模型
加速度
系统为您推荐了相关专利信息
深度强化学习模型
公共卫生间
转换算法
驱动清洁机器人
栅栏
路径规划控制方法
变电站巡检设备
异常状态
巡检路径
静态障碍物
智能采茶机器人
局部路径规划
双模态
路径规划方法
融合注意力机制
直流电机
智能机器人
电容式触摸传感器
躯体机构
头部主体
路径规划方法
物流车
速度预测模型
全局路径规划
校园