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移動機(jī)器人的路徑規(guī)劃技術(shù)現(xiàn)狀如何

汽車玩家 ? 來源:CSDN、gymf、qianjia、ofweek ? 作者:CSDN、gymf、qianjia、 ? 2021-10-20 11:13 ? 次閱讀

對于機(jī)器人的幻想,人類早在千年前就已經(jīng)有了,“機(jī)器人”是存在于多種語言和文字的新造詞,它體現(xiàn)了人類長期以來的一種愿望,即渴望創(chuàng)造出一種像人一樣的機(jī)器人,代替人們?nèi)ネ瓿筛鞣N工作。從最初的遙控式機(jī)器人到目前智能化機(jī)器人,機(jī)器人相關(guān)核心技術(shù)已取得了重大突破,如今的機(jī)器人即使在人工不干預(yù)的情況下也能實(shí)現(xiàn)智能移動了。

移動機(jī)器人是自動執(zhí)行工作的機(jī)器裝置,是一種由傳感器、遙控操作器和自動控制的移動載體組成的機(jī)器人系統(tǒng),具有移動功能,移動機(jī)器人是一種在復(fù)雜環(huán)境下工作的,具有自行組織、自主運(yùn)行、自主規(guī)劃的智能機(jī)器人,融合了計算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)、通信技術(shù)、微電子技術(shù)和機(jī)器人技術(shù)等。

智能移動機(jī)器人是一個集環(huán)境感知、動態(tài)決策與規(guī)劃、行為控制與執(zhí)行等多功能于一體的綜合系統(tǒng)。它集中了傳感器技術(shù)、信息處理、電子工程、計算機(jī)工程、自動化控制工程人工智能等多學(xué)科的研究成果,代表機(jī)電一體化的最高成就,是目前科學(xué)技術(shù)發(fā)展最活躍的領(lǐng)域之一。隨著機(jī)器人性能不斷地完善,移動機(jī)器人的應(yīng)用范圍大為擴(kuò)展,不僅在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、服務(wù)等行業(yè)中得到廣泛的應(yīng)用,還在城市安全、國防和空間探測領(lǐng)域等有害與危險場合得到很好的應(yīng)用。

路徑規(guī)劃技術(shù)也是機(jī)器人研究領(lǐng)域的一個重要分支。最優(yōu)路徑規(guī)劃就是依據(jù)某個或某些優(yōu)化準(zhǔn)則,在機(jī)器人工作空間中找到一條從起始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)、可以避開障礙物的最優(yōu)路徑。根據(jù)對環(huán)境信息的掌握程度不同,機(jī)器人路徑規(guī)劃可分為全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃。

全局路徑規(guī)劃是在已知的環(huán)境中,給機(jī)器人規(guī)劃一條路徑,路徑規(guī)劃的精度取決于環(huán)境獲取的準(zhǔn)確度,全局路徑規(guī)劃可以找到最優(yōu)解,但是需要預(yù)先知道環(huán)境的準(zhǔn)確信息,當(dāng)環(huán)境發(fā)生變化,如出現(xiàn)未知障礙物時,該方法就無能為力了。它是一種事前規(guī)劃,因此對機(jī)器人系統(tǒng)的實(shí)時計算能力要求不高,雖然規(guī)劃結(jié)果是全局的、較優(yōu)的,但是對環(huán)境模型的錯誤及噪聲魯棒性差。

局部路徑規(guī)劃則環(huán)境信息完全未知或有部分可知,側(cè)重于考慮機(jī)器人當(dāng)前的局部環(huán)境信息,讓機(jī)器人具有良好的避障能力,通過傳感器對機(jī)器人的工作環(huán)境進(jìn)行探測,以獲取障礙物的位置和幾何性質(zhì)等信息,這種規(guī)劃需要搜集環(huán)境數(shù)據(jù),并且對該環(huán)境模型的動態(tài)更新能夠隨時進(jìn)行校正,局部規(guī)劃方法將對環(huán)境的建模與搜索融為一體,要求機(jī)器人系統(tǒng)具有高速的信息處理能力和計算能力,對環(huán)境誤差和噪聲有較高的魯棒性,能對規(guī)劃結(jié)果進(jìn)行實(shí)時反饋和校正,但是由于缺乏全局環(huán)境信息,所以規(guī)劃結(jié)果有可能不是最優(yōu)的,甚至可能找不到正確路徑或完整路徑。

全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃并沒有本質(zhì)上的區(qū)別,很多適用于全局路徑規(guī)劃的方法經(jīng)過改進(jìn)也可以用于局部路徑規(guī)劃,而適用于局部路徑規(guī)劃的方法同樣經(jīng)過改進(jìn)后也可適用于全局路徑規(guī)劃。兩者協(xié)同工作,機(jī)器人可更好的規(guī)劃從起始點(diǎn)到終點(diǎn)的行走路徑。

文章整合自:CSDN、gymf、qianjia、ofweek

編輯:ymf

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