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| 融合卡尔曼滤波的VFH避障算法 | |
| 摘 要： | 针对机器人在野外自主作业时遇到的避障问题,提出了卡尔曼滤波算法和VFH算法相结合的新型避障算法.将机器人运动平面划分为一系列具有二值信息的栅格单元,并以机器人为中心将平面分割若干区间,通过获取栅格单元信任度值,计算障碍物栅格的向量值、矢量角以及每个区间的障碍物密度,来构建阈值范围内的安全路径.再融合卡尔曼滤波的预计更新的优点,实现机器人避障的动态路径规划.仿真实验表明:该融合算法解决了在目标点附近转向抖动的问题,摆脱了对周围环境先验认知的依赖,能够准确稳定地实现自主避障. |
VFH algorithm for obstacle avoidance based on kalman Filter |
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