典型文献
一种基于概率地图的移动机器人最优期望时间目标搜索
文献摘要：
在基于概率地图的移动机器人目标搜索规划中,目标在工作环境中的存在概率通常被设置为服从离散均匀分布,进而采用路径长度指标优化搜索任务的全局路径.然而,真实工作空间中的概率分布绝大多数并不服从均匀分布,这将导致所获搜索策略并非预期的最短时间.对此,根据实际工作环境构建概率测算模型,并基于该模型构建概率地图,进而提出一种以预期最短时间为优化指标的机器人目标搜索路径规划方法.该方法采用分层规划模式,在上层拓扑地图中进行拓扑点序列规划,而在下层特征地图中进行拓扑点间局部路径规划.实验结果表明,该方法可以显著缩短移动机器人目标搜索的期望时间,更适用于目标不服从均匀分布的工作环境.
文献关键词：
移动机器人;目标搜索;期望时间;路径规划;概率地图;分层规划
中图分类号：
作者姓名：
高炳霞;张波涛;王坚;吴秋轩
作者机构：
杭州电子科技大学自动化学院,杭州310018
文献出处：
引用格式：
[1]高炳霞;张波涛;王坚;吴秋轩-.一种基于概率地图的移动机器人最优期望时间目标搜索)[J].控制与决策,2022(04):944-952
A类：
B类：
概率地图,移动机器人,期望时间,目标搜索,服从,均匀分布,路径长,长度指标,指标优化,搜索任务,全局路径,工作空间,概率分布,不服,搜索策略,环境构建,概率测算,测算模型,优化指标,搜索路径,路径规划方法,分层规划,规划模式,拓扑地图,序列规划,征地,局部路径规划
AB值：
0.368237
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