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本发明涉及一种移动机器人的自主避障方法，属于机器人自主运动领域。所述方法包括人工训练和自主避障两个部分。人工训练阶段利用机器人和障碍物的相对位置关系进行建模，针对每种情况进行距离数据采集并人工标记相应类别。最后利用BP神经网络对模型进行训练使机器人具备区分自身和障碍物各种相对位置关系的能力。自主避障部分根据人工训练结果对实时得到的距离信息进行分类从而指导机器人自主运动实现避障。本发明建立的模型相对简单，降低了机器人自主避障所需的数据采集和处理的复杂程度，既能满足移动机器人对实时性的要求，也能使机器人具备一定的泛化能力，在一定程度上适应于未知环境。
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