基于D* Lite与DWA的面向动态室内环境自主移动机器人的时间一致预测导航框架

《Future Internet》:Time-Consistent Predictive Navigation for Autonomous Mobile Robots in Dynamic Indoor Environments: A D Lite–DWA Framework*

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月16日 来源:Future Internet 4.6

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在动态室内环境中,自主移动机器人必须处理当前占用信息中并不存在的未来冲突。我们提出了一种基于 D* Lite 和动态窗口方法(DWA)的时间一致预测导航框架。其贡献在于一个统一的时序接口,协调分段预测、连续时空验证、局部风险处理、受保护的等待以及时间匹配的 D* Lite 重规划。评估包括 1026 次核心评估和一项单独的 90 例配对外部基准,总计在受控数值仿真中进行了 1116 次运行。在核心配对比较中,完整方法的导航成功率为 97.8%,而当前占用融合基线为 34.4%。在外部基准中,完整方法的导航成功率为 97.8%,而经典 A*–DWA 架构为 30.0%。完整方法没有发生碰撞,也没有遗漏物理冲突检测,剩余的 2.2% 以主动安全终止结束。移除时序局部风险处理会将导航成功率降至 56.7%,其中 10.0% 的案例发生碰撞,6.7% 的案例遗漏物理冲突检测。在 180 例单因素扰动案例中,导航成功率为 99.4%,剩余的 0.6% 以主动安全终止结束。在测试场景中,协调机制支持未来冲突处理和持续阻塞的恢复。截止时间违规问题仍然存在,且所有证据均来自受控确定性仿真。
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