【技术实现步骤摘要】
：本专利技术涉及移动机器人路径规划与动态避障，特别是涉及一种机器人动态避障方法。
技术介绍
0、技术背景：
1、随着科学技术的高速发展，移动机器人被广泛应用到智慧物流、军事、消防、农业生产等各行各业。应用场景也越来越复杂，对机器人路径规划及动态避障技术的要求也在不断提高。现阶段国内外研究学者根据环境信息是否已知将路径规划分为全局路径规划和局部路径规划。全局路径是指在环境信息完全已知的静态场景下为机器人规划出一条安全、无碰撞的最优路径。局部路径规划是指在环境信息未完全已知的动态环境下根据局部环境变化动态生成路径。
2、全局路径规划对环境已知性要求较高，通常具有最优性、满足路径最短原则，但是实时性较差，无法满足动态环境下的避障问题。局部路径规划实时性较高，满足动态避障需求，但局部路径规划算法通常不满足最优性，存在路径节点冗余等问题。基于此，需要一种既能满足全局最优性、又能满足实时性动态避障的机器人路径规划方法。
技术实现思路
0、
技术实现思路
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1、为解决现...
【技术保护点】
1.一种基于A*和人工势场算法相融合的机器人动态避障方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于A*和人工势场算法相融合的机器人动态避障方法，其特征在于，所述S2中A*算法的代价评估函数为：
3.根据权利要求1所述的一种基于A*和人工势场算法相融合的机器人动态避障方法，其特征在于，所述S3中贝塞尔曲线法为：
4.根据权利要求1所述的一种基于A*和人工势场算法相融合的机器人动态避障方法，其特征在于，所述S4中各势场为：
5.根据权利要求1所述的一种基于A*和人工势场算法相融合的机器人动态避障方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种基于a*和人工势场算法相融合的机器人动态避障方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于a*和人工势场算法相融合的机器人动态避障方法，其特征在于，所述s2中a*算法的代价评估函数为：
3.根据权利要求1所述的一种基于a*和人工势场算法相融合的机器人动态避障方法，其特征在于，所述s3中贝塞尔曲线法为：
4.根据权利要...
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