避障机器人—感知障碍与行动规划PPT

避障机器人感知障碍与行动规划避障机器人在运行过程中需要对其环境进行感知，分析可能遇到的障碍，并制定相应的行动规划以避免这些障碍。以下是避障机器人感知障碍与...

避障机器人感知障碍与行动规划避障机器人在运行过程中需要对其环境进行感知，分析可能遇到的障碍，并制定相应的行动规划以避免这些障碍。以下是避障机器人感知障碍与行动规划的主要步骤：障碍感知避障机器人的首要任务是感知环境中的障碍。这通常通过各种传感器实现，如超声波传感器、红外传感器、激光雷达（LIDAR）等。这些传感器能够探测到机器人周围的物体，并将数据传输到机器人的处理器中。1.1 距离感知避障机器人需要知道周围物体与自己的距离，以判断是否会撞到这些物体。超声波传感器和红外传感器可以提供较短距离的精确测量，而LIDAR则可以提供较远距离的精确测量。1.2 方向感知除了距离，机器人还需要知道周围物体的方向。这可以通过多个传感器或通过机器视觉技术实现。通过方向感知，机器人可以判断自己是否在正确的路径上，或者是否需要改变方向以避免障碍。障碍识别与分类接收到传感器数据后，机器人需要识别和分类这些数据。它需要区分墙壁、桌子、人或其他可能遇到的障碍，这通常通过模式识别技术实现。不同类型的障碍可能需要不同的避障策略。路径规划在识别和分类障碍后，机器人需要规划一条安全的路径。这可以通过各种算法实现，如A*算法、Dijkstra算法或RRT（快速随机树）算法等。这些算法会考虑机器人的当前位置、目标位置和周围障碍的位置，以找到一条最优路径。3.1 局部路径规划对于短期的、局部的避障问题，如避开眼前的桌子或墙壁，局部路径规划可以提供快速解决方案。这种规划方法通常基于机器人的当前位置、目标位置和周围障碍的位置来制定决策。例如，如果机器人在向一个目标移动时突然发现前方有一个障碍物，它可能会选择立即停止、转向或绕过障碍物。3.2 全局路径规划对于长期的、全局的避障问题，如从一个房间走到另一个房间，全局路径规划可能更加合适。这种规划方法需要考虑机器人在整个环境中的位置和目标位置，以制定最优的行动计划。例如，如果机器人在一个迷宫中寻找目标，它可能需要先通过几个走廊，再通过一个楼梯，才能到达目标位置。全局路径规划可以帮助机器人选择最优的行动路线。行动执行与反馈最后，机器人需要执行规划好的行动，同时对其执行情况进行反馈和调整。这包括移动、转向、停止等动作，以及根据实际情况调整路径规划。例如，如果机器人在执行动作时遇到了意外的障碍，它可能需要重新进行路径规划以避开这个障碍。同时，机器人还需要对其执行情况进行监测和评估，以确保其行为符合预期。例如，如果机器人在移动过程中出现了错误或意外情况，它需要及时调整策略并重新尝试。