基于多模态感知融合的协作机器人动态避障与任务规划研究

志华 王(安庆师范大学，中国)

摘要

传统的协作机器人通常依赖单一传感器进行环境感知，然而，在复杂和动态的工作环境中，单一感知方式往往无法有效捕捉到所有的障碍物信息。因此，本文提出一种基于多模态感知融合的协作机器人动态避障与任务规划方法。通过结合多种传感器的数据（如视觉、激光雷达、红外传感器等），实现更为全面的环境感知，进而提升机器人在动态环境中的避障能力和任务规划精度。本文详细分析了多模态感知融合的技术原理，提出了一种新的融合算法，并基于该算法设计了协作机器人动态避障与任务规划的整体框架。通过仿真实验和实际环境中的测试，验证了该方法在动态避障和任务规划中的有效性和优越性。

关键词

多模态感知；协作机器人；动态避障；任务规划；传感器融合；机器人感知

参考

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/bdai.v6i3.28245