轮式里程计惯性导航避障c语言代码

轮式里程计惯性导航避障算法（如Dijkstra、A*或RRT）在C语言中实现通常涉及路径规划和传感器数据融合。这是一个复杂的任务，通常包括以下几个步骤：

1. **传感器数据读取**：从轮式机器人上获取里程计（编码器）的距离信息和可能的避障传感器（如超声波或激光雷达）的数据。

2. **数据预处理**：对传感器数据进行滤波和校准，以便提取有用的障碍物位置信息。

3. **地图表示**：使用二维数组或其他数据结构来表示环境地图，通常会标记出已知的障碍物区域。

4. **路径规划算法**：
- **Dijkstra算法**：用于寻找最短路径，计算节点之间的最短距离。
- **A*算法**：结合了启发式搜索，利用估价函数加速搜索过程。
- **RRT算法**：随机树搜索，适用于高维空间中的碰撞避免。

5. **避障**：基于当前位置和目标位置，使用路径规划的结果，动态调整机器人的运动控制策略，避开前方障碍。

6. **融合与更新**：将惯性导航系统（INS）数据与里程计数据结合起来，修正机器人的位置估计。

由于完整的代码过于庞大，这里无法直接提供，但你可以参考以下简化示例，展示部分核心代码片段：

// 假设我们有一个简单的A*算法和地图结构体
typedef struct Node {
    int x, y; // 节点坐标
    int f, g, h; // 开销值
    struct Node *parent;
} Node;

Node *aStarSearch(Map *map, int startX, int startY, int endX, int endY) {
    // A*算法实现略
}

// 更新机器人的位置并检查避障
void updateRobotPosition(int wheelDistance, Map *map) {
    // 里程计更新
    int newX = robot.x + wheelDistance / 2 * cos(robot.angle);
    int newY = robot.y + wheelDistance / 2 * sin(robot.angle);

    // 避障检查
    if (map->obstacles[newX][newY]) {
        // 调整方向或速度以绕过障碍
        adjustMotors();
    } else {
        // 如果没有障碍，更新机器人位置
        robot.x = newX;
        robot.y = newY;
    }
}

// 主循环
void main() {
    while (true) {
        // 读取传感器数据
        int wheelDistance = readEncoder();
        Map *mapData = readSensorData();

        // 更新位置并规划路径
        updateRobotPosition(wheelDistance, mapData);
        Node *path = aStarSearch(mapData, robot.x, robot.y, goalX, goalY);

        // 控制机器人的移动
        followPath(path);
    }
}