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融合Dijkstra和PID算法的室内移动机器人局部路径规划

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针对普通轮式机器人在室内难以通过狭小工作区域,易陷入局部区域无法完成导航的问题,提出一种麦克纳姆轮式机器人底盘的局部路径规划融合算法.借鉴麦克纳姆轮的优势,采用Dijkstra全局路径规划算法规划全局路径,融合Dijkstra和PID算法控制局部路径规划;根据姿态信息将机器人速度进行横向和纵向分解,限制旋转速度,在保持姿态不变的前提下驱动机器人实现稳定移动;使用搭载机器人操作系统的麦克纳姆轮式机器人进行导航测试试验,验证本文融合算法的有效性.结果表明:在复杂狭窄的室内环境下,本文算法可实现机器人的自主导航与避障,可成功地从设定的起点到达终点;与传统的时间弹性带(TEB)算法相比,本文算法在无障碍的环境中导航时间减少了30.56％,在有障碍物环境中导航成功率可提高4％,能够满足室内移动机器人快速到达导航目标点的需求.
Local Path Planning of Indoor Mobile Robot Based on Dijkstra and PID Algorithm

宋江一、李丹、陈文博

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安徽工业大学电气与信息工程学院,安徽马鞍山 243032

机器人操作系统 麦克纳姆轮 融合算法 局部路径规划

安徽省自然科学基金

2108085MF225

2023

10.12415/j.issn.1671-7872.22144

安徽工业大学学报(自然科学版)
安徽工业大学

安徽工业大学学报(自然科学版)

影响因子：0.428
ISSN：1671-7872
年,卷(期)：2023.40(1)
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