本研究探索了椭圆模型和自然语言处理算法在移动机器人路径规划领域的创新应用,旨在优化机器人的导航决策过程。通过结合几何建模技术与智能解析环境指令的能力,该方法能够更精准地避开障碍物,并根据实时反馈动态调整行进路线,显著提升机器人的自主性和适应性,为复杂场景下的任务执行提供强有力的技术支持。
为解决移动机器人在未知环境中探测及规避障碍物的难题,本段落提出了一种基于椭圆建模与自然语言处理(NLP)算法的路径规划方法。首先对激光采集到的数据点进行分类,并利用最小包围椭圆技术构建障碍物模型并估算其速度。接下来运用NLP算法将移动机器人在未知环境下的路径规划问题转化为满足一系列非线性约束条件和目标函数优化的数学问题,从而实现复杂未知环境下机器人的高效路径规划。通过物理实验与仿真测试验证了该方法的有效性和实用性。