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記者10月21日從哈爾濱工業大學（深圳）獲悉，該校智能學部智能科學與工程學院教授陳浩耀團隊在機器人路徑規劃方面取得重要進展。該團隊通過引入地形分析與構型穩定性估計形成層次化路徑規劃框架，實現地面移動機器人在崎嶇地形下安全、穩定、高效自主導航。相關研究成果于日前發表在學術期刊《IEEE機器人學匯刊》上。

路徑規劃是地面移動機器人自主作業核心基礎，在崎嶇地形自主導航中，機器人需實時感知鄰近空間的地形信息進行路徑規劃，然而傳統方法存在地圖表征效率和構型穩定性估計精度的雙重制約。

針對這一難題，研究團隊創新性地提出一套實時多層級地形感知路徑規劃框架，突破傳統分層規劃框架的局限，通過在全局層與局部層同步引入地形信息，確保安全可靠導航。

其中，研究團隊在全局層構建出基于正態分布變換的隱式地圖表示方法，用于高效地形分析，從而巧妙地平衡了地形表示的細節與大規模場景的覆蓋。

基于此，研究團隊實現了地形分析、通行風險評估及可通行性估計，并適配到尋路算法，在提高地形分析可靠性的同時顯著加速了全局路徑規劃。

而在局部層，研究團隊創新性地提出了一種迭代幾何評估方法用于局部層的精細運動規劃，通過模擬機器人在重力作用下接觸地面過程，以高效估計機器人構型穩定性。

與此同時，研究團隊將構型穩定性估計融入路徑搜索算法，從而生成安全、平滑的局部路徑，并突破傳統方法建模不精準、計算效率低等，大幅降低機器人底盤側翻、托底等運行風險，顯著提升復雜地形穿越成功率。

據悉，憑借模塊化設計可靈活適配不同構型的地面機器人和多種路徑搜索器，該進展可廣泛應用于大范圍戶外地形、多層結構建筑及復雜廢墟地形等場景，且已在仿真、真實場景實驗中通過驗證。