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为了有效地解决机器人在空旷的厅堂环境下的探索难题以及RRT(快速扩展随机树)难以在含有狭窄入口的环境下快速扩展的问题,提出了一种将RRT与前沿法协同实施的复合式候选目标点检测策略;此外,提出一种有效的代价值计算方法,以代价值作为最优候选目标点的评价准则;并且设计了改进的TEB(时间弹性带)算法以实现机器人的局部路径规划,确保机器人顺利到达目标点.在同样的实验条件下,在实际环境下所提方法的探索时间、行驶距离、探索次数3个参数分别为1187.465 s、97.551 m、41,在仿真环境下分别为275.119 s、130.051 m、32,较GTM (栅格-拓扑地图)、RRT的探索性能均有所提升....
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