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一种室内移动机器人增量式环境信息采样的最优路径规划方法，其特征在于，包括以下几个步骤：步骤1：建立已探测区域障碍物碰撞风险的评估概率模型；步骤2：进行基于增量式环境信息采样的最优路径规划；在地图范围内以起点为搜索树第一个点，以步骤1获得的评估概率模型生成的随机采样状态点进行增量式迭代扩展，产生新的树节点，并计算新的树节点的代价函数，以树节点的最小代价函数修改树结构，直到生成的路径数达到设定路径数Path<sub>n</sub>，以所有生成路径中路径代价函数最小的路径作为潜在最优路径；步骤3：依据步骤2得到的潜在最优路径和室内移动机器人的当前位置和速度矢量，判断室内移动机器人的偏转角φ<sub>t</sub>是否满足轮式机器人不能侧向滑动的非完整约束，从而确定室内移动机器人是否按照最优路径方向移动；若室内移动机器人的偏转角φ<sub>t</sub>不满足轮式机器人不能侧向滑动的非完整约束，则返回步骤2；若满足，则沿当前时刻规划出的潜在最优路径方向移动，进入下一时刻的路径规划，t＝t+1，返回步骤1，直到室内移动机器人移动到目标位置，完成路径规划；所述室内移动机器人的偏转角φ<sub>t</sub>满足轮式机器人不能侧向滑动的非完整约束是指：φ<sub>t</sub>∈[0,60°]∪[120°,180°]；其中，<img file="FDA0001137953440000011.GIF" wi="942" he="151" />p<sub>t</sub>和p<sub>t‑1</sub>分别为室内移动机器人当前位置和上一时刻所在位置，<img file="FDA0001137953440000012.GIF" wi="73" he="62" />为在t时刻，即室内移动机器人在t+1时刻的预抵达位置；p<sub>t‑1</sub>由p<sub>t‑1</sub>＝p<sub>t</sub>‑vt得到，v为设定的室内移动机器人移动速度。 |
