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把滚动规划和径向基函数神经
网络（ＲＢＦＮＮ）预测相结合，提出一种动态不确定环境下移动
机器人局部路径规划过程中，针对动态障碍物的新的混合避障
算法．利用摄像镜头采集动态障碍物的移动轨迹，提取形心序列，利用ＲＢＦＮＮ建立预测模型．在移动机器人实时规划时，根据当前位置在超声波
传感器的扫描范围内建立滚动窗口．当
检测到动态障碍物进入滚动窗口以后，才开始进行预测计算．根据动态障碍物相邻时刻的三个时间序列值，来预测障碍物下一时刻的运动轨迹，从而把动态障碍物的避障问题转化为瞬时静态障碍物的避障问题，实现实时规划．这种算法能够提高动态避障的安全性和规划的实时性．
仿真结果证明了算法是可行、高效的．
关键词：动态避障；滚动规划；ＲＢＦＮＮ；预测
关键词：动态避障；滚动规划；ＲＢＦＮＮ；预测
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