【摘 要】
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矿区废弃地为室外大型非结构化环境,包含多种类型的障碍物且存在诸多不确定性因素,给移动机器人全覆盖路径规划造成了极大的困难.本文使用牛耕式单元分解法结合生物激励神经
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61873272),江苏省双创团队资助项目(2017)
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矿区废弃地为室外大型非结构化环境,包含多种类型的障碍物且存在诸多不确定性因素,给移动机器人全覆盖路径规划造成了极大的困难.本文使用牛耕式单元分解法结合生物激励神经网络算法完成移动机器人对矿区废弃地的全覆盖路径规划.首先,针对矿区废弃地已知环境,采用牛耕式单元分解法对复杂环境做出区域分解,将具有综合复杂性的地图分解为多个不含障碍物的子区域;然后,根据子区域的邻接关系构建无向图,采用深度优先搜索算法确定子区域间的转移顺序;最后,采用生物激励神经网络算法确定子区域内部行走方式以及子区域间路径转移.仿真结果表明,
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