velocity obstacle
时间: 2024-01-12 22:03:59 浏览: 27
velocity obstacle是指在机器人运动中,为了避免碰撞,每个机器人会根据其自身的速度和对方机器人的速度计算出一个速度障碍区域。这个区域表示了机器人能够选择的速度范围,以确保在未来某个时间点不会与对方机器人发生碰撞。机器人会选择速度障碍区域之外的速度进行回避,但为了尽快到达目的地,它们可能会重新选择原来的速度,导致运动轨迹出现抖动。
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请将 "calculate_velocity" 函数定义后面的所有语句都移到第一个局部函数定义前面
好的,以下是移动后的代码:
```matlab
% 机器人半径
r = 0.5;
% 目标点坐标
target_pos = [5, 5];
% 障碍物坐标和半径
obstacle_pos = [3, 3];
obstacle_r = [2, 1];
% 计算机器人和障碍物之间的距离
function d = distance(robot_pos, obstacle_pos, obstacle_r)
d = norm(robot_pos - obstacle_pos) - r - norm(obstacle_r);
end
% 计算机器人和障碍物之间的斥力
function f = repulsive_force(robot_pos, obstacle_pos, obstacle_r)
d = distance(robot_pos, obstacle_pos, obstacle_r);
if d > 0
f = -1/d * (robot_pos - obstacle_pos);
else
f = [0, 0];
end
end
% 计算机器人的总斥力向量
function F = total_repulsive_force(robot_pos, obstacle_pos, obstacle_r)
F = [0, 0];
for i = 1:size(obstacle_pos, 1)
f = repulsive_force(robot_pos, obstacle_pos(i, :), obstacle_r(i, :));
F = F + f;
end
end
% 根据机器人的总斥力向量计算机器人的速度和方向
function [v, theta] = calculate_velocity(robot_pos, obstacle_pos, obstacle_r)
F = total_repulsive_force(robot_pos, obstacle_pos, obstacle_r);
v = norm(F);
theta = atan2(F(2), F(1));
end
% 测试代码
robot_pos = [1, 1];
[v, theta] = calculate_velocity(robot_pos, obstacle_pos, obstacle_r);
disp(v);
disp(theta);
```
现在 `calculate_velocity` 函数定义后面的所有语句都已经被移到了第一个局部函数定义前面。
速度障碍法的具体步骤以及核心计算公式是什么
速度障碍法(Velocity Obstacle Method)是一种用于避免碰撞的路径规划算法,常用于机器人或自动驾驶车辆的导航中。
速度障碍法的具体步骤如下:
1. 确定自身和其他障碍物的速度信息:获取自身的速度向量和其他障碍物的速度向量。
2. 计算速度障碍:根据自身的速度向量和其他障碍物的速度向量,通过一定的规则计算出速度障碍。速度障碍是指在当前时刻下,机器人可能发生碰撞的速度范围。
3. 计算可行速度:根据机器人的动力学约束和环境限制,计算出机器人在当前时刻下能够选择的可行速度范围。
4. 判断安全速度:将可行速度范围与速度障碍进行比较,找到一个既满足机器人的约束条件又不与速度障碍重叠的安全速度。
5. 选择最佳速度:根据特定的优化目标(如最短路径或最小时间),从安全速度中选择一个最优的速度。
核心计算公式是根据机器人和障碍物的速度向量以及动力学约束,通过一系列条件判断和约束求解得到速度障碍和可行速度。具体的计算公式因应用场景和算法实现的不同会有所差异。