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主讲人：毛鹏达 | 北京航空航天大学博士生
2025.04.09 20:00
54分钟
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机器人在未知障碍环境中的导航是一个充满挑战的研究领域。在此类环境中执行任务需要系统实现自主定位、环境感知、决策制定、运动控制与路径规划。然而，机载平台有限的计算资源为规划与控制带来了重大挑战：反应式规划器虽计算需求低且重规划频率高，但缺乏预测能力，易陷入局部最优；而长时域规划器虽能通过多步预测减少死锁，却需消耗大量计算资源，导致重规划频率降低。
因此，一种面向未知环境的机器人多轨迹高效生成方法被提出，通过仿射函数生成最优轨迹的近似解。该方法的计算复杂度仅为O(n)（n为轨迹参数数量），可显著降低整体计算负担。通过融合反应式方法，本方案实现了未知环境下低计算消耗的安全运动，并通过多组仿真与实验验证了所提方法的有效性。
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