基于威胁度评估的机器人神经动态避撞策略
来源：机器人杂志2017年第6期北京时间：
作者：倪天, 魏瑞轩, 赵晓林, 许卓凡
摘要：针对动态环境下移动机器人的自主碰撞规避，构建了包含感知模块、威胁规避模块和目标牵引模块的神经避撞决策系统.通过深入分析采样周期内威胁与机器人的相对速度、激光雷达有效探测距离以及威胁预测方位等因素对避撞机动效率和安全性的影响，对机器人各机动速度区的危险等级进行划分并建立相应的威胁度定量评估模型，再将其引入局部决策器以修正各节点的输出，进而提出了一种基于机动策略威胁度评估的神经动态避撞方法.仿真实验表明，相比于传统的神经导航，所提方法不仅优化了规避路径，而且代价更小.
关键词：移动机器人, 碰撞规避, 威胁度评估, 神经导航, 路径代价
