機器人避障策略研究(參考版)
2025-08-08 11:06本頁面
【正文】 因為所用柵格法，第一步就要求對所給地圖劃分柵格，相應(yīng)的障礙物的位置和形狀早已為給定 。從仿真結(jié)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(wù)。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。 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(biāo)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。 m代表從起始點到目標(biāo)點所經(jīng)過的柵格總數(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(dāng)前起點到目標(biāo)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。按照機器人及其有限的活動場地大小進行柵格的定義和場地的柵格劃分。 應(yīng)用勢場法規(guī)劃出來的路徑一般是比較平滑并且安全。 將避障或者說是路徑規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化問題，地圖上的障礙物即為問題的約束條件，再用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入懲罰函數(shù)，這樣就將有約束條件的最優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題。 2）用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示懲罰函數(shù)。模糊控制就相當(dāng)于是在邏輯推理的基礎(chǔ)之上，改進了縮小狀態(tài)集的方法，從而讓移動機器人在移
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