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公开(公告)号：CN119165869B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411666535.2
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京大学
Abstract: 为了解决大规模机器人集群的运动规划算法耗时长，计算复杂度较高的问题，本发明提出一种大规模机器人集群的概率路线图运动规划方法及装置，结合采样算法和分层运动规划框架，分为宏观、微观两个阶段。在宏观阶段，使用概率密度函数表示集群整体，规划概率密度函数的输运轨迹；在微观阶段，通过人工势场方法，机器人个体追踪宏观阶段规划的概率密度函数。本发明在计算效率、可扩展性和轨迹质量等方面优于前沿方法，能够以最少的规划耗时求解出最高质量的集群运动轨迹。而且本发明的方案展现出风险觉知特性，可以通过调整高斯路线图中高斯分布节点的碰撞风险，改变集群运动轨迹的风险偏好，增加集群对复杂环境的适应性和轨迹灵活性。
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公开(公告)号：CN119165869A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411666535.2
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京大学
Abstract: 为了解决大规模机器人集群的运动规划算法耗时长，计算复杂度较高的问题，本发明提出一种大规模机器人集群的概率路线图运动规划方法及装置，结合采样算法和分层运动规划框架，分为宏观、微观两个阶段。在宏观阶段，使用概率密度函数表示集群整体，规划概率密度函数的输运轨迹；在微观阶段，通过人工势场方法，机器人个体追踪宏观阶段规划的概率密度函数。本发明在计算效率、可扩展性和轨迹质量等方面优于前沿方法，能够以最少的规划耗时求解出最高质量的集群运动轨迹。而且本发明的方案展现出风险觉知特性，可以通过调整高斯路线图中高斯分布节点的碰撞风险，改变集群运动轨迹的风险偏好，增加集群对复杂环境的适应性和轨迹灵活性。
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