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一种空地两用机器人双模态自主探索方法及装置
摘要文本
本发明公开了一种空地两用机器人双模态自主探索方法及装置，该方法先根据环境生成与聚合当前探索边界，对探索边界体素进行聚类并对边界聚类分别进行空中模式和地面模式视点采样，利用双模态蒙特卡洛树搜索技术对空地两用机器人运动模态进行规划。最后根据指导路径和模态的规划结果生成探索轨迹。基于该方法，空地两用机器人能够在时间和能量受限的情况下完成自主探索，让机器人探索行为在时间最优和能量最优之间取得平衡。
申请人信息
- 申请人:浙江大学
- 申请人地址:310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
- 发明人: 浙江大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种空地两用机器人双模态自主探索方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311540862.9 |
| 申请日 | 2023/11/17 |
| 公告号 | CN117570987A |
| 公开日 | 2024/2/20 |
| IPC主分类号 | G01C21/20 |
| 权利人 | 浙江大学 |
| 发明人 | 高飞; 李晶晶; 高钰满 |
| 地址 | 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号 |
专利主权项内容
1.一种空地两用机器人双模态自主探索方法，其特征在于，包括：探索环境信息提取：机器人根据当前已感知环境构建栅格地图，从所述栅格地图中提取所有已知边界的体素并对提取出的体素进行聚类，得到若干边界聚类，依照机器人在空中模态和地面模态不同的感知特性，对每个所述边界聚类进行视点采样，分别得到空中采样模式和地面采样模式下的视点集合；双模态蒙特卡洛树搜索：以采样视点作为节点，构建双模态蒙特卡洛树，通过对所述双模态蒙特卡洛树的迭代选择、拓展、模拟、反馈，得到带运动模态的最佳视点序列；基于所述最佳视点序列进行轨迹规划，从而实现自主探索。