機器人避障策略研究-資料下載頁
2025-08-05 11:06本頁面
【正文】 數(shù) ，每走一步， m就加一； n為每組中所有的可行路徑，這些可行路徑都是從當前起點到目標點的路徑 每條可行路徑，都是通過一步步計算每個可行方向的概率而得到的 四、基于柵格法的避障策略研究 選擇經(jīng)過柵格個數(shù)最少的一條為最優(yōu)避障路徑，并走到下一個柵格。 m=0+1 首先計算各個方向的概率，確定由起始點到目標點的所有可避障路徑 。 m=0 到達下一個柵格后，重新將目前已到達的柵格作為新的一個起始點，計算出新的起始點到目標點的最優(yōu)路徑 每走一步都更新地圖信息，這會讓移動機器人最終所走的路徑更趨于最優(yōu)避障路徑 五、 仿真驗證 圖中，紅色小點代表移動機器人 Amigo，淺黃色的矩形塊代表障礙物。起始點為圖左下角標有“ start”的點，目標點為圖靠上部的地方，標有“ Goal”的點。程序執(zhí)行前 ，機器人停在起始點 五、 仿真驗證 執(zhí)行程序讓機器人開始移動，柵格搜索法已為移動機器人計算出一條實現(xiàn)避開障礙物的最優(yōu)路徑 五、 仿真驗證 讓移動機器人繼續(xù)移動， 每走一步最優(yōu)路徑會更新，避障效果更好。當然由于地圖簡單，路徑改變不明顯。從仿真結果可以看出，柵格搜索算法成功地完成了機器人避障所要求的任務。 六、總結與展望 本次研究所用的算法只能實現(xiàn)在靜態(tài)環(huán)境中的避障，不能夠實現(xiàn)動態(tài)避障，即障礙物時靜止的。因為所用柵格法，第一步就要求對所給地圖劃分柵格，相應的障礙物的位置和形狀早已為給定 。 在硬件方面，我們可以用更高級的測距儀器實現(xiàn)避障，如：激光測距儀 在算法方面，我們可以用第三章所列舉的高級編程思想，來實現(xiàn)避障
環(huán)評公示相關推薦
鄂ICP備17016276號-1