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摘要：针对地下矿山环境复杂、危险性高，传统的人工操作和导航方式存在诸多限制的问题，本发明提出了一种基于RRT算法的SLAM小车地下矿山路径规划策略。通过SLAM技术和RRTRapidly‑exploringRandomTrees算法的结合，可以自主构建地图和估计自身位置的同时，实现地下矿山环境的感知和最优的路径规划，由此实现自主避障导航。本发明旨在提高地下矿山的生产效率、降低人工成本、保障矿工安全，具有重要的理论和应用价值，并推动自主导航技术在工业应用领域的研究和发展。
主权项：1.一种基于RRT算法的SLAM小车地下矿山路径规划策略。首先需要建立一个地图模型，描述机器人的工作环境。地图模型可以是二维图形，也可以是三维模型。采用栅格地图OccupancyGridMap表示环境，根据激光雷达数据对地图进行实时更新。在仿真过程中，需要不断更新地图模型，以确保地图信息是最新的。同时，需要动态调整RRT算法的参数，以确保机器人能够快速、准确地找到最优路径。
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百度查询： 湘潭大学 一种基于RRT算法的SLAM小车地下矿山路径规划策略
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