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公开(公告)号：CN119573756A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411690207.6
申请日：2024-11-25
Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明涉及一种基于改进人工势场法的移动机器人径规划方法。该方法通过引入正弦距离因子建立了一种新的斥力函数，使得机器人受到的斥力随着其与目标点的接近而逐渐减小到零，能够避免机器人无法到达目标点的问题；当遇到局部极小值问题时，采用障碍物边界点群切向量算法来计算临时目标点，通过在障碍物边界建立一些虚拟的障碍物可见点群，充分考虑了障碍物的大小与形状，借助临时目标点的引力，通过先到达临时目标点来跳出局部极小值；采用自适应步长法来计算机器人下一步要移动的距离，减少算法迭代的次数和规划时间同时能够更好的避开障碍物，并且可以避免机器人与障碍物过近而被反弹回去的问题。本发明大幅度提高了传统APF算法路径规划的效率，具有重要的理论意义和实用价值。
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公开(公告)号：CN119124166A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411364791.6
申请日：2024-09-29
Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于栅格细胞的无视觉线索类脑SLAM方法，借鉴哺乳动物大脑内嗅皮层中栅格细胞的神经机制，仅利用机器人自运动信息来跟踪编码机器人的位置，构建机器人与其所交互环境的认知地图。首先构建多层级的栅格细胞连续吸引子网络模块，将移动机器人的自运动信息通过认知空间变换模块编码为栅格细胞模块的认知表征；然后利用这些栅格细胞模块的认知表征构建在无视觉线索下的导航环境中的认知地图。本发明提供了一种无视觉线索下鲁棒、高效的类脑SLAM导航方法，可用于在卫星拒止和无视觉线索环境下的移动机器人智能自主定位和导航，对于扩展移动机器人的应用场景具有重要意义。
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