机器人避障当前成就与可研究方向

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-02 23:38:02
版权声明:https://blog.csdn.net/zjguilai https://blog.csdn.net/zjguilai/article/details/91362672

机器人导航模块组成

全局导航算法与环境表示

局部避障算法

轨迹与控制

当前可研究方向

机器人导航模块

定位:

核心算法

1)SLAM:激光LSD-SLAM,视觉vSLAM

2)UWB(室内导航机器人定位系统),RFID,GNSS等等

UWB: https://blog.csdn.net/yuyangyg/article/details/77043253

RIFD:

经典的Landmark算法,核心思想是部署参考RFID标签,来推算目标位置。

GNSS:

http://www.agvba.com/4271.html

http://www.xjishu.com/zhuanli/52/201810508463.html

辅助算法

EKF等

导航:

全局规划

A*, RRT , D*

局部避障

APF(人工势场法)

VFH:Vector Field Histogram算法,简称VFH算法,直译为“向量场直方图算法”。

https://baike.baidu.com/item/VFH%E7%AE%97%E6%B3%95/22898373?fr=aladdin

轨迹与控制

如图:

全局导航算法与环境表示

全局导航算法

环境表示

局部避障算法(PID,APF,VFH,DWA)

轨迹与控制

当前可研究方向

链接:https://pan.baidu.com/s/1O_QU-tSns16W1F81YLdLMA
提取码:ofy8

文章来源: https://blog.csdn.net/zjguilai/article/details/91362672
标签
易学教程内所有资源均来自网络或用户发布的内容,如有违反法律规定的内容欢迎反馈
该文章没有解决你所遇到的问题?点击提问,说说你的问题,让更多的人一起探讨吧!