智能搬运算法设计：比赛任务驱动的模型预测控制

"本资源主要围绕'根据比赛任务设计算法-模型预测控制'展开，详细介绍了针对中国教育机器人大赛智能搬运竞赛的任务设计和实现方法。比赛的目标是让小型轮式移动机器人在没有人工干预的情况下，自动识别并搬运不同颜色的物料到指定位置，体现了算法在智能控制中的核心作用。 在设计中，作者首先概述了比赛背景，强调了算法和数据在机器人操作中的关键地位。比赛任务要求机器人在有限时间内精确搬运五个不同颜色的物料，模拟了工业自动化中的物流系统场景。比赛场地是一个1.5m×1.6m的灯布长方形，配有彩色图案和九个特定的物料存放区，以及外侧的五种颜色对应点。 具体算法设计分为几个步骤： 1. 机器人从起点出发，先将A、B、C三个点的物料排成一条直线。 2. 使用QTI传感器进行路径判断，例如到达A点后机器人会原地掉头，继续搬运。 3. 定时循线放下物料，然后回到O点调整方向，依次搬运B、C点的物料。 4. 对于到达C点后的物块，机器人会根据颜色传感器识别，分别执行不同路线：蓝色直行，黄色左转，白色右转45度。 5. 搬运最后一个位于灰色地带的物料时，同样根据颜色进行相应路径调整。 资源中还涉及到各种传感器的应用，如超声波传感器用于障碍物检测，QTI线跟踪传感器用于循线行走，颜色传感器则用于识别物料颜色。这些传感器的测试和整合编程是算法设计的重要组成部分，确保了机器人能够准确响应和执行任务。 本资源提供了一个实战案例，展示了如何结合理论知识和实际操作，设计出适用于教育机器人大赛的搬运算法，既锻炼了参赛者的编程技能，也深入理解了模型预测控制在机器人路径规划中的应用。"