【摘 要】
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在动态障碍物存在的机器人导航场景下，时间弹性带算法（timed elastic bands, TEB）无法区分障碍物类型，易将动态障碍物视为静态类型去处理，致使导航过程出现碰撞而无法完成导航任务。针对机器人运行真实动态环境，采用两个均值滤波器对激光点云进行滤波处理，实现动态障碍物的检测，而后增加动态障碍物代价地图层对检测到的障碍物进行聚类，利用卡尔曼滤波对动态障碍物的运动状态进行轨迹跟踪及状态预测
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金项目（LH2021F002）； 中央高校基本科研业务费专项资金项目（2572018BG02）；
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在动态障碍物存在的机器人导航场景下，时间弹性带算法（timed elastic bands, TEB）无法区分障碍物类型，易将动态障碍物视为静态类型去处理，致使导航过程出现碰撞而无法完成导航任务。针对机器人运行真实动态环境，采用两个均值滤波器对激光点云进行滤波处理，实现动态障碍物的检测，而后增加动态障碍物代价地图层对检测到的障碍物进行聚类，利用卡尔曼滤波对动态障碍物的运动状态进行轨迹跟踪及状态预测，结合机器人当前运动状态作出动态避障的轨迹规划，采用阿克曼转向结构机器人进行仿真及真实动态环境下的重复实验。研究结果表明：改进TEB算法的动态避障轨迹规划系统能够在复杂动态环境中进行实时轨迹规划，生成安全平滑的局部轨迹，实现动态避障完成导航任务，能够满足移动机器人的动态避障要求。
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