【正文】 按照一定的編碼規(guī)則排列，用以表達一組信息的圖形標識符。下簡單介紹條形碼的實現(xiàn)。簡單而言，通過已經(jīng)儲存在電腦中的商品位置來判斷商品種類，通過帶輪正反轉來將放置在平臺的商品轉送到不同的袋子中。跟隨階段的大致流程圖如下：跟隨階段開始機器人跟隨人走，并保持與人之間的距離為400~500mm人轉彎時機器人記下最后一次測出的人的位置，并在最接近此位置的路徑上轉彎機器人識別出人到達貨架旁停下，機器人到達商品旁邊停下等待人取放商品人取下商品交與機器人并通過機器人獲取價格人向下一個商品的位置出發(fā)人取完商品后向收銀臺出發(fā)機器人跟隨人到達收銀臺區(qū)，并停在指定的位置跟隨階段結束分類裝袋與報價過程 由于已知商品分為食品類與生活類兩種，機器人需要準確區(qū)分兩種商品，并自主將其分類在不同的位置。由于超聲波傳感器有一定的發(fā)射角（約15176。由于人的中心位置不好測定，因此我們不打算也用雙目識別來測量機器人與人之間的距離，而是通過超聲波傳感器直接測量。這些裝置我們認為按下圖（俯視圖）放置比較合適。機器人通過超聲波傳感器測量與人之間的距離。而跟隨階段機器人需要跟隨著人行走，并且還有可能遇到障礙，因此機器人前方一定至少有一個攝像頭，以識別人和障礙。識別需要攝像頭。3. 商品的定位商品的位置可以對應到相應最近的節(jié)點上，由于我們分塊的時候已經(jīng)照顧到商品的位置，故只需將機器人目的地設置在商品旁邊的位置，這樣也方便機器人接近貨架200mm以內(nèi)如圖綠色框圖所在節(jié)點就是商品所在的節(jié)點，可以將商品編號與節(jié)點進行一一映射，從而讓機器人方便的找到目的地。經(jīng)多次測試，這種方法可以保證準確刪除障礙節(jié)點，并完成繞路算法。如圖，假設機器人處于藍色方塊的位置檢測到障礙物的存在，如果僅刪除一個節(jié)點，其余節(jié)點仍然可以行走，則機器人可能走到如圖所示位置，會碰到障礙 因此為了保證行走的可行性與避障不碰障礙的要求，我們采用以下方法：首先檢測到障礙中心所在節(jié)點，其次刪除其所有相鄰節(jié)點，刪除相鄰節(jié)點時檢測相鄰節(jié)點的相鄰節(jié)點（鄰居的鄰居），如果鄰居鄰居節(jié)點中心到障礙中心的橫坐標（或縱坐標）之差的絕對值小于400mm，就將該節(jié)點刪除，否則不刪除。、卡位節(jié)點的刪除 如果機器人在行進過程中偶遇障礙物，需要將障礙物所在處的節(jié)點刪除并重新生成最優(yōu)路徑（繞障礙或者換路）。同理可以得到要走到D方塊需要順時針旋轉的角度：angle= ((direct%41)*(90) + 90)%360。為了使機器人能夠判斷怎樣走到相鄰的方塊（如應該先旋轉多少角度后再移動），則機器人必須先知道自己現(xiàn)在的朝向（朝向可以通過之前走過的路徑判斷，如果出現(xiàn)故障，可以采用電子羅盤輔助尋找朝向，具體見電路部分）為此，我們將四個方向標記為不同的值以資區(qū)分，各個方向?qū)闹等缦聢D：設機器人當前朝向方向的值為direct，則機器人要走到R方塊（右鄰方塊），則需要順時針旋轉的角度為：angle= (direct%41)*（90）%360；下面為各個值對應的順時針旋轉角度：若direct==1,則angle=0*(90)%360=0；若direct==2,則angle=1*(90)%360=90；若direct==3,則angle=2*(90)%360=180；若direct==4,則angle=(1)*(90)%360=90；同理可以得到要走到T方塊需要順時針旋轉的角度：angle= （(direct%41)*(90) 90）%360。 //該方塊的下鄰方塊（down）int isLive。 //該方塊的左鄰方塊（left） rect T。 //該方塊的H值 rect R。 //該方塊的y坐標 float G。、相鄰節(jié)點間的移動控制轉向的節(jié)點結構體具體包含的幾個變量如下：typedef struct{ float x。 我們擬采用加速度計與陀螺儀判定機器人當前位移與身姿（詳見電路部分）加速度的積分是速度，速度的積分是位移，只需知道水平面上的加速度，通過計算機的積分運算可以得到位移數(shù)據(jù)，只要知道機器人的具體坐標值，就可以判定機器人現(xiàn)在位置屬于哪個具體的節(jié)點?？紤]到現(xiàn)實情形，機器人有碰撞體積，并不能將場上所有的空地設置為活節(jié)點，可以設置機器人型心為質(zhì)點，考慮該型心所能到達的地方，如果機器人型心超出此范圍，則其邊界有可能碰到貨架或者場地邊界，地圖的分塊是建立在此范圍之內(nèi)，下圖顯示了計算過機器人大小的型心運動區(qū)域分布圖，其中陰影部分就是機器人的型心可以到達的區(qū)域。!endl。 //重新計算fcost,gcost,hcost } } }while(!()) //如果堆空則沒有找到路徑if(path==find)outpath。 if(tempgcostnode(i,j).gcost) node(i,j).parent=current。 //相鄰節(jié)點已經(jīng)在openlist中 node(i,j).hcost=10*(abs()+abs())。 //重新計算fcost,gcost,hcost if(node(i,j)==dest) //如果加入的節(jié)點是目標點則找到路徑 path=find。 //加入openlist node(i,j).parent=current。j+1。i+1。 //從openlist取fcost最小的元素 current=fleast。A星算法避免了深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先算法的遍歷，也避免了狄杰斯特拉算法的繁瑣，用較簡單的方法找到了類優(yōu)路徑。這樣在上圖的節(jié)點中生成了F=G+H值（左上角F，左下角G，右下角H），選取F值最小的節(jié)點，重復檢索該節(jié)點的相鄰節(jié)點（父節(jié)點不予考慮以免重復檢索）。在計算G值時，正向相鄰記作10，斜向相鄰記作14（），之所以不用小數(shù)是考慮到計算機執(zhí)行效率。其次，從起始點開始檢索相鄰活節(jié)點，并計算相鄰節(jié)點的G值與F值。這種算法被專業(yè)人士稱為A星算法。如果人物行走過程中遇到移動型障礙（我們稱之為卡位）一直擋在路徑前方，電腦就會隨時更新生成最優(yōu)路徑，繞開障礙達到目的地。 考慮到