【摘要】：然而，由于机器人工作环境的复杂性和多变性，至今没有一种算法具有普遍适用性。低速机器人如何追踪高速目标是路径规划研究中很少涉及的内容。本章对该问题进行了分析和研究，提出了基于混沌反控制并具备一定预测能力的动态路径规划算法。Mecanum轮全方位移动机器人路径规划与定位是解决机器人在实际运行中场地位置和运行路线最优化问题的关键。
路径规划是机器人导航中最重要的任务之一，通常是指按照一定的技术标准（如距离、时间、能量），搜索一条从起始点到目标点能够避开障碍物的最优或次优的安全路径。Mecanum轮全方位移动机器人路径规划是在选择循迹方法、解决通过性问题基础上实现的。成功的路径规划可以节省机器人的作业时间、提高工作效率、减小机器人磨损，为机器人的工程应用奠定良好的基础。因此，科研人员对路径规划问题进行了大量研究，也取得了丰富的研究成果，形成了人工势场法、遗传算法、神经网络法等多种路径规划算法。然而，由于机器人工作环境的复杂性和多变性，至今没有一种算法具有普遍适用性。各种算法针对特定环境进行分析，规划方法也各有利弊，因此形成了百花齐放、百家争鸣的研究格局。本章针对研究和应用最多的人工势场法进行了改进，克服了原始算法的一些缺陷，使其具有更好的实时性和实用性。低速机器人如何追踪高速目标是路径规划研究中很少涉及的内容。本章对该问题进行了分析和研究，提出了基于混沌反控制并具备一定预测能力的动态路径规划算法。该算法将混沌理论引入路径规划之中，可以减少非最优路径出现的几率，通过对目标运动趋势的短期预测，可以实现低速机器人成功追踪高速目标。Mecanum轮全方位移动机器人路径规划与定位是解决机器人在实际运行中场地位置和运行路线最优化问题的关键。(www.xing528.com)
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