機器人避障策略研究(編輯修改稿)
2025-09-01 11:06 本頁面
【文章內容簡介】 接實現(xiàn)數(shù)據(jù)通信。 這里，我們用第二種連接方式。 三、常用避障算法簡介 三、常用避障算法簡介 我們可以連接起始點和障礙物的頂點，再連接障礙物的頂點和目標點，障礙物的不同頂點對應了不同的路徑，從這些有限的路徑中選出的最短路徑就是我們要求的最優(yōu)路徑。這種算法比較簡單，但功能單一，不能在動態(tài)未知地圖條件下實現(xiàn)避障。 三、常用避障算法簡介 建立一個環(huán)境坐標系來描述機器人的環(huán)境，在這個坐標系中，二維笛卡爾柵格不斷被機器人傳感器采樣環(huán)境所更新，環(huán)境坐標是絕對地表示環(huán)境，并在一定的實時區(qū)域、一定時間內保持坐標原點的固定，但在局部區(qū)域內完成了移動后，再基于目前行駛點和下個目標點重新建立機器人的環(huán)境地圖。 三、常用避障算法簡介 算法步驟如下： 1）定義一個狀態(tài)集，該集合反映機器人通過傳感器測得的當前狀態(tài)。 2）定義一個行為集，該集合反映機器人當前可以采取的動作。 3）確定從狀態(tài)到行為的映射關系。 三、常用避障算法簡介 在基于邏輯推理的路徑規(guī)劃方法基礎進行改進： 1）傳感器的一次測量值與多個狀態(tài)對應，每個狀態(tài)有一個隸屬度對應。 2）根據(jù)模糊推理結果確定行為。 引入隸屬度的概念可以明顯的減少傳感器測得的狀態(tài)個數(shù)。模糊控制就相當于是在邏輯推理的基礎之上，改進了縮小狀態(tài)集的方法，從而讓移動機器人在移動過程中的自主性更加明確。 三、常用避障算法簡介 1）先將問題轉化為優(yōu)化問題。
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