传感器融合与环境感知
全向移动平台通过融合激光雷达、视觉相机与惯性测量单元（IMU）等多源数据，构建高精度环境地图。采用同步定位与建图（SLAM）技术，可在未知环境中实现厘米级定位精度。传感器冗余设计有效解决了单一传感器在低光照或动态干扰下的失效问题。
动态障碍物的实时避障策略
针对突发移动障碍物，系统采用分层规划架构：
- 全局路径规划基于A*或RRT*算法生成基础路径
- 局部路径调整通过动态窗口法（DWA）实现毫秒级响应
- 紧急制动模块集成安全围栏算法
多模态运动模式的协同优化
全向轮系支持平移、旋转及复合运动，规划系统需根据不同场景自动选择最优运动模式。通过建立运动学约束方程，解决以下关键问题：
| 场景 | 模式 | 能耗系数 |
|---|---|---|
| 狭窄通道 | 横向平移 | 0.85 |
| 急转弯 | 差速转向 | 0.92 |
基于强化学习的自适应规划
深度强化学习（DRL）框架通过仿真环境训练，使平台具备以下能力：
- 自主识别地形特征
- 预测障碍物运动轨迹
- 生成非结构化路径
能耗与路径效率的平衡
引入多目标优化算法，在路径长度、运动平稳性和能量消耗间建立帕累托前沿。实验数据表明，优化后的混合规划策略可降低23%的能源消耗，同时保持95%以上的任务完成率。
全向移动平台通过多传感器融合、分层规划架构与智能算法结合，有效解决了复杂环境下的路径规划难题。未来发展方向将聚焦于跨平台协同规划与量子计算加速，以应对超大规模动态场景的挑战。
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