一种基于多传感器融合的室内动态环境建模与自适应寻路避障算法

基于多传感器融合的室内动态环境建模与自适应寻路避障算法，属于智能导航技术领域，适用于服务机器人、智能巡检设备等室内自主移动场景，解决传统技术动态环境建模能力弱、路径规划适应性差、多传感器融合效率低的问题。融合超声波(20Hz)、视觉(30fps)、IMU(100Hz)数据，通过扩展卡尔曼滤波(Q、R矩阵明确)实现状态估计；改进RANSAC去噪+八叉树(时间衰减因子λ＝e‑t/5)构建动态地图；改进A*算法(启发式函数融路径长度等三要素)+动态窗口法(双约束)实现路径规划与避障，用于室内自主导航与动态避障，实测导航成功率92％、路径平均曲率降30％、定位误差缩至10cm，嵌入式设备运行达28FPS。