机器人移动路径跟踪与实时避障方法

摘要

针对机器人测距精度低、跟踪误差大等问题，提出机器人移动路径跟踪与实时避障方法。采用扩展卡尔曼滤波算法，匹配激光传感数据与机器人周边环境特征，融合激光测距数据和人工路标，连续更新机器人位置，实现机器人移动路径跟踪；基于所获取的环境信息，采用自适应阈值法，通过阈值求可行方向，选取最大阈值所对应的方向作为机器人的参考行驶方向，并确定线速度控制律。实验结果显示方法可有效实现固定障碍与运动障碍条件下的路径跟踪与避障目的。

关键词

目标跟踪 / 机器人 / 移动路径跟踪 / 实时避障 / 卡尔曼滤波 / 自适应阈值