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韩俊强
作品数:
1
被引量:79
H指数:1
供职机构:
同济大学电子与信息工程学院
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发文基金:
中央高校基本科研业务费专项资金
国家自然科学基金
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
安康
同济大学电子与信息工程学院
刘成菊
同济大学电子与信息工程学院
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同济大学
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刘成菊
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韩俊强
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安康
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年份
1篇
2017
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基于改进RRT算法的RoboCup机器人动态路径规划
被引量:79
2017年
针对足球机器人在场上采用反应式方法避障时存在的速度慢、效果差的问题,采用改进的快速扩展随机树(RRT)算法设计了一种能够适应机器人足球赛场动态移动障碍环境的路径规划器.首先,引入基本的快速扩展随机树算法,针对其随机性强、路径过长的缺点,提出了以一定概率选择目标点、增加引力分量以及路径平滑处理等改进方式;引入路径缓存区以及动态扩展随机树的方法来解决移动障碍物环境中的路径规划问题.复杂障碍物环境中的仿真实验表明,改进的规划路径长度比基本快速扩展随机树算法所得路径缩短约20%.最终将策略移植到实体NAO机器人上参加RoboCup比赛,取得世界八强的成绩.
刘成菊
韩俊强
安康
关键词:
仿人机器人
路径规划
快速扩展随机树
动态环境
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