概覽
自主移動機器人的規劃與導航包括利用有目的的抉擇制定和執行來使系統實現最高級的目標。機器人是否勝任導航的能力必須通過兩個技能來證明:路徑規劃和避障。
目錄
1. 路徑規劃
2. 避障
3. 在中LabVIEW使用算法
路徑規劃
給定地圖和目的地情況下的路徑規劃指的是機器人通過軌跡識別行進至目的地的能力。路徑規劃是至關重要的問題解決能力,因為機器人必須有能力決定在到達目的地前的路程中如何行進。
路徑規劃可分為兩部分:表達與算法。路徑規劃人員首先將機器人環境轉化為適合路徑規劃的形式。一些常用的技術包括廣義的 Voronoi圖、規則網格和四叉樹。路徑規劃算法通常可用于幾乎所有配置空間的表達,雖然某些方法會更適合特定表達。圖1展示了LabVIEW中繪制的 Voronoi圖。
圖1. LabVIEW中的Voronoi圖
由于多數表達可轉換為圖表,初始節點和目標節點之間的路徑可通過圖搜索算法來計算。圖搜索算法被計算機科學充分理解,然 而,許多算法要求程序訪問圖上的每個節點,以此來決定初始節點和目標節點間的最短路徑。對于松連通圖來說,訪問每個節點是容易計算的,如Voronoi 圖;但對于緊連通圖來說計算開銷迅速變大,如規則網格圖。
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