移动机器人避障技术发展

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赵科强

1.太原理工大学机械工程学院；

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高清中国viad赵科强（1986－）男，汉族，北京人、助理工程师，太原理工大学在读硕士，包钢大集体改制

研究方向为机械设计。

随着移动机器人与传感器技术的不断融合与发展，如煤矿开采现场复杂且危险，开采设备的实时检测是开采正常作业的重要保障。而自主避障是保证巡检机器人在煤矿复杂生产环境中安全工作的重要前提，因此，基于激光、超声、红外等多传感器的避障技术成为研究巡检机器人路径规划的重要内容。移动机器人发展至今，已广泛应用于煤矿生产、制造业、医疗福蓝田股份

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图1 勇气号－第一代火星探测移动机器人

部路径决策，又称动态路径规划。目前，建立局部路径方法包括人工势场法、模糊逻辑算法及混合优化的复杂算法等。

基于测距传感信息的自主避障技术

近几年，移动机器人建立环境场模型大多通过测距传感器感知周围物理环境，通过环境重建算法，实现对机器人的导航控制，常见的传感系统都是通过声、光反射传感类导航定西日报电子版

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