智能机器人路径规划与避障算法详解

"这是一份来自浙江大学控制系智能系统与控制研究所的讲义，主要讨论了路径规划与避障算法，适用于自主移动机器人技术的学习。讲义提到了一些关键概念和书籍参考，并详细阐述了自主移动机器人的核心问题以及导航规划的分类和挑战。" 在自主移动机器人领域，路径规划与避障算法是至关重要的组成部分。讲义中提到的三个关键问题——自定位、目标规划和导航规划，是确保机器人能够在环境中有效地移动的基础。 1. **自定位**：这是机器人了解自己在环境中的位置的能力，通常通过各种传感器如激光雷达、摄像头等获取数据，然后通过SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与建图）算法来实现。 2. **目标规划**：机器人需要知道它的目的地，这涉及到对目标位置的理解和处理。 3. **导航规划**：结合环境地图和目标位置，机器人需要规划出一条有效且安全的路径。路径规划可以分为路径导航和自主导航。路径导航依赖于预设的标记物，虽简单但限制了机器人的灵活性。而自主导航则更复杂，它需要机器人能根据环境变化实时调整路径。 讲义还强调了**避障**这一问题，即机器人在行驶过程中需要根据传感器实时反馈的信息，如激光雷达的测距数据，动态调整路径以避免碰撞。这通常涉及实时的路径优化算法，如Dijkstra算法、A*算法等。 此外，**轨迹生成**是将规划好的路径转化为实际的运动轨迹，考虑到机器人的运动学模型和约束，比如速度、加速度限制等，通过PID控制或其他高级控制策略来实现。 最后，讲义指出路径规划和避障规划不仅是短期操作的问题，也是面向长期目标的战略，这表明在设计算法时需要兼顾效率和安全性，同时考虑到环境的动态性和不确定性。 这份讲义提供了关于路径规划与避障算法的深入见解，对于理解自主移动机器人在复杂环境中的行为具有很高的学术价值和实践指导意义。