融合多尺度前沿边界信息的移动机器人自主探索方法.pdfVIP

第33卷第2期中国惯性技术学报Vol.33No.2

2025年02月JournalofChineseInertialTechnologyFeb.2025

文章编号：1005-6734(2025)02-0147-08doi.10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2025.02.006

融合多尺度前沿边界信息的移动机器人自主探索方法

122

吴兰，李嘉琦，闫晶晶

（1.河南工业大学机电工程学院，郑州450001；2.河南工业大学电气工程学院，郑州450001）

摘要：针对移动机器人在多障碍未知环境自主探索时，存在导航目标点选择盲目的问题，提出一种融

合多尺度前沿边界信息的移动机器人自主探索方法。首先，对原始代价地图进行一次卷积处理，得到

区域型代价地图。其次，利用聚类算法得到边界簇密度替代原始算法以反映前沿边界数量。再次，引

入Fast特征提取以及孤立随机森林算法，将前沿边界的信息增益以及全局离群边界加入到评估中。最

后，将多尺度边界信息进行归一化处理，重构价值评估函数，实时更新最优导航目标点。通过仿真与

实机验证，所提算法相较于原始算法在时间上平均缩短了19.7%、路径长度平均缩短16.2%，且在复杂

环境下提升更加明显，表明所提算法提高了自主有哪些信誉好的足球投注网站的效率。

关键词：移动机器人；自主探索；区域代价地图；多尺度边界信息

中图分类号：TP24文献标志码：A

Autonomousexplorationmethodformobilerobotsintegrating

multi-scalefrontierboundaryinformation

122

WULan,LIJiaqi,YANJingjing

(1.SchoolofMechanicalandElectricalEngineering,HenanUniversityofTechnology,Zhengzhou450001,China;

2.SchoolofElectricalEngineering,HenanUniversityofTechnology,Zhengzhou450001,China)

Abstract:Inordertosolvetheproblemofblindselectionofnavigationtargetpointsformobilerobotsin

multi-obstacleunknownenvironment,anautonomousexplorationmethodofmobilerobotsintegrating

multi-scalefrontierboundaryinformationisproposed.Firstly,aregionalcostmapisobtainedbyconvolution

oftheoriginalcostmap.Secondly,clusteringalgorithmsareutilizedtoobtainboundaryclusterdensity

insteadof