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一种动态未知环境下的机器人路径搜索方法
机器人在未知环境中进行路径搜索具有很高的实际应用价值，如自主导航、物料搬运、空间探测等领域。然而，在动态未知环境下进行路径搜索还存在一系列挑战，如环境变化导致路径失效、机器人避障问题等。
因此，本篇论文提出了一种适用于动态未知环境下的机器人路径搜索方法。该方法包括以下三个主要方面：环境建模、路径规划和机器人运动控制。
首先，对于未知环境的建模，我们采用了基于激光雷达和SLAM算法的方法。激光雷达可以采集周围环境的点云数据，通过SLAM算法可以生成地图。与基于视觉的方法相比，激光雷达具有更好的测量精度和灵活性，能够更准确地构建环境模型。
其次，对于路径规划方面，我们采用了混合优化算法，将基于采样的方法和模型预测控制相结合，实现了高效的路径规划。在采样阶段，我们利用参考路径进行采样，然后根据当前环境的变化进行JPS优化，以获取参考路径的局部最优解。在模型预测控制阶段，我们将机器人视为一个动态系统，并将路径规划结果作为控制输入，采用MPC算法进行控制，以跟踪规划路径。
最后，机器人运动控制方面，我们采用了一个多模型自适应控制器，提高了机器人的稳定性和适应性。控制器通过实时获取机器人状态信息，快速适应不同环境下的控制策略，保证机器人的运动控制精度和时间特性。
本方法在机器人路径搜索领域取得了一定的优势，具有以下特点：
1.对未知环境进行建模，准确地描述了机器人周围的环境，为路径规划提供了基础。
2.采用混合优化算法，提高了路径规划的效率和质量，并能够应对环境变化的挑战。
3.采用多模型自适应控制器，优化了机器人的运动控制，增强了其稳定性和适应性。
4.实验结果表明，本方法可以有效应对动态未知环境下的路径搜索问题，为机器人应用提供了一种新的路径搜索方法。
综上所述，本论文提出了一种适用于动态未知环境下的机器人路径搜索方法，并通过实验验证其效果，为机器人在未知环境中进行路径搜索提供了新的思路和方法。