为快速、有效地规划客轮翻扣逃生路径并增强其在模拟训练中的指引作用,研究面向混合现实的逃生路径规划问题。以HoloLens为硬件载体,通过Unity构建虚拟客轮翻扣训练场景,采用Vuforia自然标识和视觉同步定位与地图构建(Visual Simultaneous Localization and Mapping,VSLAM)技术融合虚实场景;通过扩展搜索邻域、增大启发函数权重优化传统A^(*)算法,将改进A^(*)算法引入混合现实场景中实时进行逃生路径规划。仿真结果验证了改进A^(*)算法的有效性和优越性,展现了混合现实路径可视化指引的直观性,可有效辅助训练人员逃生。
自主移动机器人(Autonomous Mobile Robot, AMR)是近年来出现的高智能机器人,被广泛应用于智能制造及物联网应用领域。在ROS2的基础上设计了AMR的硬件和软件系统架构,描述了基于AMR的多传感器数据融合与地图构建技术,提出了一种改进A^(*...
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自主移动机器人(Autonomous Mobile Robot, AMR)是近年来出现的高智能机器人,被广泛应用于智能制造及物联网应用领域。在ROS2的基础上设计了AMR的硬件和软件系统架构,描述了基于AMR的多传感器数据融合与地图构建技术,提出了一种改进A^(*)算法实现AMR的路径规划,最后给出AMR导航系统的实现步骤。结果表明,该移动机器人导航系统具有运行稳定性与导航准确性,能够有效降低电池的能耗。
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