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申请/专利权人：郑州大学
摘要：本发明公开了一种未知复杂地形环境下多机器人协作覆盖路径规划方法，通过2.5维栅格地图建模复杂地形环境，将BNN模型与复杂地形结合，提高了机器人在复杂未知地形环境下执行全覆盖任务的覆盖率，还极大降低了机器人平均单步决策时间。同时通过地形代价函数进行地形特征评估，设置BNN与不同地形的关联机制，引导机器人在区域覆盖中避免穿越不平坦地面，以更低的能耗值完成全覆盖路径规划，提高能效性能。
主权项：1.一种未知复杂地形环境下多机器人协作覆盖路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤：S1，建立任务区域的2.5维栅格地图，并将所述任务区域划分为面积相同的栅格；S2，获取机器人所处栅格与周边栅格的地面高度、地表粗糙度；S3，以机器人所处栅格的地面高度为起点，计算所处栅格与周边栅格的高差、坡度，并结合周边栅格的地表粗糙度，构建周边栅格的地形代价函数，根据所述地形代价函数的值确定周边栅格的地面类型并存储于所述2.5维栅格地图中；S4，基于2.5维栅格地图建立生物启发神经网络，根据预设的生物启发神经网络与地面类型的关联机制，为机器人周边栅格对应的神经元输入外部刺激信号，更新生物启发神经网络；S5，通过多机器人之间的协同决策，确定每个机器人下一步的运动方向。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州大学 未知复杂地形环境下多机器人协作覆盖路径规划方法
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