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A fuzzy set-based methodology for autonomous navigation
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.fss.2025.109485.png)
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摘要
En 中文
本文提出了一种基于模糊集的方法论，以实现自主导航中的路径跟随和局部避障的同步。该方法针对的场景是：车辆的目的地全局路径已规划完成，但环境中障碍物及其动态特性的知识存在不完善性。假设车辆能够实现自身定位以及周围障碍物的定位，所提出的方法论将全局路径和车辆获取的局部障碍物的实时知识相结合，创建环境的综合模糊表示。该模糊表示随后被用于在一个优化框架内评估车辆状态的可取性，该框架平衡了全局路径跟随和避障目标。针对此优化问题所提出的基于梯度的解决方案，能够引导车辆在保持向指定目的地全局航向的同时，避免与局部障碍物发生碰撞。针对移动机器人的大量仿真验证了该方法在引导车辆沿期望路径行进、以最小偏离绕过障碍物以及在无振荡的情况下摆脱局部极小值方面的有效性。此外，仿真结果表明，所提出的基于模糊集的方法论具有低计算复杂度、实时操作能力，以及处理路径和障碍物复杂几何形状的适应性。
Keyword:
Autonomous navigation
Path-planning
Collision avoidance
Fuzzy obstacle
Uncertain localization
期刊
IF:
2.7
论文数:
7.6K
被引数:
1.5W
机构
暂无机构信息
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