技术背景与研究意义
随着服务机器人市场规模扩大，智能移动底座需要具备在复杂环境中自主导航与实时避障能力。本研究针对传统激光雷达方案在动态环境中的感知局限，提出多模态传感器融合方案，解决狭窄空间通行、人群密集区域避障等典型场景问题。
自主导航系统架构
系统采用分层式架构设计：
- 感知层：集成3D视觉相机与毫米波雷达
- 决策层：改进A*算法与深度强化学习结合
- 控制层：自适应PID运动控制器
多传感器融合方案
通过卡尔曼滤波实现多源数据时空对齐，关键参数配置如下：
| 传感器类型 | 刷新频率 | 探测距离 |
|---|---|---|
| 16线激光雷达 | 20Hz | 0.1-100m |
| 双目摄像头 | 30fps | 0.5-15m |
动态避障算法优化
提出基于速度障碍法的改进算法：
- 构建动态障碍物运动轨迹预测模型
- 引入安全距离模糊控制机制
- 建立紧急制动响应优先级队列
多场景测试验证
在仓库、医院走廊、商业综合体三种典型场景中，系统表现如下特征：
- 平均路径规划耗时降低至120ms
- 动态障碍物识别准确率达97.2%
- 紧急制动响应时间≤0.3s
应用案例与展望
该技术已成功应用于医院物资运输机器人，未来计划拓展至AGV物流车和智能清洁设备领域，通过持续优化语义分割算法提升复杂环境适应能力。
本研究构建的融合导航系统有效解决了传统方案在动态环境中的避障滞后问题，实测数据显示系统在3m/s运动状态下仍能保持稳定避障性能，为智能移动设备的场景化应用提供了可靠技术支撑。
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