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题名基于点云场景理解与拓扑规划的自适应导航方法
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作者
郑子瑜
金一凡
吕品
方玮
陈奕璁
袁诚
赖际舟
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机构
南京航空航天大学自动化学院
贵州医科大学生物与工程学院
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出处
《导航与控制》
2025年第6期39-49,共11页
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基金
国家自然科学基金(编号:62273178)。
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文摘
自主导航是衡量机器人智能化水平的核心能力。传统导航框架普遍依赖连续且精确的定位信息,在长廊等感知退化场景中易因定位失效而崩溃。同时,单一规划策略也难以兼顾多变环境下的效率与安全性。为应对此挑战,提出了一种基于点云场景理解与拓扑规划的自适应导航框架。通过基于稀疏体素卷积神经网络场景导航理解的导航策略切换方法,识别开阔区域、狭窄通道和房间等空间结构,设计面向场景特征的导航策略自适应切换方法。提出改进的Zhang-Suen中线提取方法,结合骨架结构剔除冗余节点与分支,增强拓扑地图对环境空间布局的表达能力。设计了一种启发式A^(*)算法,利用中线拓扑实现与通道结构对齐的路径引导,提升机器人在狭窄空间中的通行稳定性与安全裕度。试验结果表明,在狭窄环境中,所提方法较主流局部路径规划方法导航耗时平均减少13.1%,路径平滑度平均提升34.6%,并在定位失效情况下保持稳定、安全运行。
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关键词
路径规划
移动机器人
狭窄通道
spvcnn
图像细化
A^(*)搜索
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Keywords
path planning
mobile robots
narrow passage
spvcnn
image refinement
A^(*) search
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分类号
V11
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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