针对应用广泛的局部避障算法-----动态窗口法(DWA)穿越稠密障碍物时存在路径不合理、速度和安全性不能兼顾等问题,提出参数自适应的DWA算法,根据机器人与障碍物距离和障碍物的密集度自动调整目标函数中的权值,以自适应环境的动态变化,从而获得移动机器人的最佳运行速度和合理路径.该方法可明显改善机器人穿越稠密障碍物区域时的性能;同时,该方法还可避免机器人从密集障碍物区域外绕行以及轨迹不平滑现象.仿真实验表明:改进的DWA算法在复杂环境中通过逐步优化可使运行轨迹更加合理,能够同时兼顾路径平滑性和安全性;机器人在离稠密障碍物较远处保持高速,通过狭窄通道或者稠密障碍物区域时速度适当降低,安全性更高,实验中总迭代次数和运行时间可缩短20%以上.

针对传统人工势场法存在局部极小点，而且容易导致路径规划失效的问题，通过改进的人工势场法，可以解决局部极小问题，使机器人尽快跳出局部极小点．从而有效地克服了机器人在障碍物附近出现的反复震荡或停止不前等问题，使机器人运动轨迹更平滑，从而更接近最优路径．仿真实验结果说明此方法有效．

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基于红外传感器的机器人避障系统设计，陈东，孙汉旭，由于机器人应用范围的不断扩展，工作环境的复杂化，因此对机器人的避障研究具有十分重要的意义。本文以Atmega128单片机为核心，设计

【机器人控制技术】课程论文/大作业。 本文首先对机器人的运动模型和全覆盖路径规划算法进行研究，分析两种典型的全覆盖路径规划算法：单元分解法和生物激励神经网络法，指出两种算法存在的不足。本文设计了针对生物激励神经网络法容易出现相同活性值的栅格问题，给出改进的栅格活性值的计算方法，加入能量消耗函数对其进行修正。

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