机器人传感器算法：运动规划与定位导航关键解析

本文档深入探讨了基于传感器的机器人算法，主要关注两个关键问题：运动规划与定位与建图。在计算机科学课程CS436/636中，教授G.D.Hager介绍了机器人技术的基本概念，包括机器人定义、任务级别规划、人机交互（HRI）、操作、视觉感知、触觉反馈以及应用领域。 首先，机器人被定义为自主的自动化装置，具有自我意志，如卡雷尔·恰佩克在其1923年剧本《罗素姆的通用机器人》中的描述。这个词源于捷克语“自动”（auto）和“工人”（matos）或“工作人”（robota），暗示了机器人在剧本中扮演了超越人类控制的角色。 核心的两个问题： 1. 运动规划（Motion Planning）：在已知的机械结构、环境布局以及初始和目标位置的前提下，算法需要设计出一套输入，比如关节轨迹，使机器人能够避开障碍物，从起点安全地移动到终点。这涉及到复杂的路径规划，可能结合了避障算法，如A*搜索、Dijkstra算法等，以及实时控制理论。 2. 定位与建图（Localization and Mapping）：在没有预先信息的情况下，通过结合传感器数据（如激光雷达、摄像头、惯性测量单元等）和机器人的运动信息，同时进行环境模型的构建和自身位置的确定。这是机器人导航系统的核心，通常采用SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，它利用传感器数据来实时更新地图，并根据地图确定机器人位置。 在整个机器人系统中，这些算法相互交织，共同支撑起从宏观视角（如任务规划）到微观层面（如控制机制）的复杂操作。此外，文中还提到了与机器人相关的其他领域，如动力学与控制、人机交互设计以及各种感知技术的应用，如视觉、触觉等，这些都是实现智能机器人高效运作的重要组成部分。 这篇文章提供了关于基于传感器的机器人算法基础的全面概述，强调了运动规划和定位建图作为机器人技术基石的重要性，以及这些技术在实际应用中的广泛作用。理解并掌握这些算法是机器人工程师和研究者不可或缺的基础知识。