人群环境中的移动机器人路径规划模型
机器人学
2020-09-11 v1
摘要
本文分析了基于 RNN 与视觉质量评估的人群环境中机器人路径规划模型。移动机器人路径规划是机器人导航的关键，也是机器人研究的重要领域。设机器人的运动空间为二维平面，当使用人工势场法进行路径规划时，将机器人的运动视为虚拟人工势场力作用下的一种运动。与简单图像采集相比，复杂人群环境中的图像采集需先进行图像预处理。我们主要使用 OpenCV 标定工具对采集图像进行预处理。在方法设计中，进行了基于 RNN 的视觉质量评估以滤除背景噪声。标定后，图像中仍存在高斯噪声及其他影响后续操作的冗余信息。基于 RNN 开发了一种新的图像质量评估算法，并据此进行去噪。此外，设计并仿真了新颖的路径规划模型。与当前最优模型的实验对比显示了该模型的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2009.04625,
title = {Path planning model of mobile robots in the context of crowds},
author = {W. Z. Wang and R. Q. Wang and G. H. Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.04625},
year = {2020}
}