基于ROS的智能果壳清理机器人进行路径规划与决策

基于ROS的智能果壳清理机器人进行路径规划与决策可以借助ROS中的导航堆栈（Navigation Stack）来实现。导航堆栈是ROS中常用的路径规划和导航系统，它包括多个模块，如地图构建、定位、路径规划和运动控制等。

路径规划与决策的过程可以按照以下步骤进行：

1. 地图构建：机器人需要事先获取环境的地图信息。可以使用激光雷达或深度相机等传感器获取环境的三维点云或二维地图，并使用SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法构建地图。

2. 定位：机器人需要准确地知道自己在地图中的位置。可以使用AMCL（Adaptive Monte Carlo Localization）算法或其他定位算法进行定位，通过与地图匹配来估计机器人的位置。

3. 路径规划：机器人需要根据起始点和目标点之间的距离以及地图信息，进行路径规划。可以使用全局路径规划算法，如A*算法或Dijkstra算法，找到一条从起始点到目标点的最短路径。

4. 避障：在进行路径规划时，需要考虑到环境中的障碍物。机器人可以使用局部路径规划算法，如Dynamic Window Approach（DWA）或Velocity Obstacle（VO）算法，来实现避障功能，避免与障碍物发生碰撞。

5. 运动控制：机器人根据规划的路径和避障策略，进行运动控制。可以使用PID（Proportional-Integral-Derivative）控制器或其他运动控制算法，控制机器人的速度和方向，使其按照规划的路径进行移动。

通过以上步骤，基于ROS的智能果壳清理机器人可以实现路径规划和决策，使其能够自主地在环境中移动并清理果壳。