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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明公开了一种基于激光slam的无人机自适应型质心点边界探索方法，包括设定区域边界，加载环境配置参数；构建栅格地图；利用加权质心法检测识别边界点，将被已探索区域包围的未知区域归纳为已探索区域；通过能源效率加权找到当前收益价值最高的边界点作为无人机的探索点；自适应无人机感知半径调整；障碍物代价优化路径规划。本发明在边界识别方面引入加权质心，以未知区域的质心点为边界探索点并加以推断，有效增加了探索的效率，避免浪费算力，在边界探索方面采用综合距离、能源消耗效率和动态感知调整的方法，同时考虑带障碍物代价的优化路径规划，可准确反映真实世界中的探索建图挑战，为机器人提供更为安全、高效和适应性强的方案。
主权项：1.一种基于激光slam的无人机自适应型质心点边界探索方法，其特征在于，包括步骤1：设定地图探索的区域边界，加载相应环境的自主建图配置参数；步骤2：基于激光slam建图算法构建栅格地图；步骤3：在构建栅格地图中定义先验率与后验率，得到未探索区域的边界点，并判断未探索区域两侧是否被两障碍物包围，若是，则选取两障碍物之间的边界中点作为识别点，否则将未探索区域的加权质心点作为边界的识别点，将识别点计入备用探索点的二维链表centroids；步骤4：遍历centroids中所有的备用探索点，基于先验率与后验率，通过能源效率加权优化的方式找到当前收益价值最高的边界点，作为无人机要前往的探索点；步骤5：在确定无人机要前往的探索点之后，对无人机感知半径进行自适应调整；步骤6：无人机向要前往的探索点进行探索的路径中，若存在障碍物，则在无人机抵近障碍物时，障碍物代价优化路径规划模型对无人机轨迹进行优化，帮助无人机绕过障碍，直至到达要前往的探索点，更新地图，返回步骤3。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 一种基于激光slam的无人机自适应型质心点边界探索方法
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