機器人的演算法

A. 機器人路徑規劃演算法是什麼

機器人路徑規劃演算法是 路徑規劃的目的是在給定起點和目標點的空間里規劃出一條從起點到目標點的無碰撞路徑。

移動機器人的路徑規劃,就是移動機器人在所處的環境中尋找到一條從起始點到目標點的無碰路徑,尤其是移動機器人在沒有人為干預的情況下的自主運動,這就需要各種智能演算法融入到機器人自身控制系統中,使得移動機器人自主做出判斷和決策。

B. 機器人演算法和自動駕駛演算法有哪些區別

機器人演算法和自動駕駛演算法有以下區別。
自動駕駛對演算法安全性的要求高。是首要因素。比什麼都重要
自動駕駛車輛的可移動自由度比機器人要低
自動駕駛車輛的速度相對於機器人要高很多
自動駕駛車輛對演算法的魯棒性要求高
自動駕駛車輛的實時定位更為重要。
或許可以通過V2X的手段，檢測回環，提高自身定位精度。
（研發車輛，不是量產）自動駕駛車輛對算力沒什麼上限。
（量產）就需要權衡硬體性能，計算量，演算法的效率等等。
自動駕駛車輛的路況相當復雜，沒有統一性。所以演算法要有普適性。
自動駕駛車廠有自己的平台，不可能隨便換平台。跟機器人有較大的區別。

C. [單選]標題:AI採摘機器人系統依賴於什麼演算法

人工智慧感知演算法及視覺演算法。
採摘機器人利用人工智慧感知演算法來識別樹木，同時利用視覺演算法來識別樹木中的成熟水果。這些水果採摘機器人選擇最好的方法來採摘水果與他們的機器人採摘手臂。
採摘機器人用一個獨立的數字大腦幫助採摘大型果園。採摘機器人利用人工智慧與計算機視覺、數據融合、感知、航空工程、機器人技術以及最先進的飛行控制技術實現有效飛行。

D. 機器人控制有哪些經典演算法

機器人的控制和機械臂的控制是不太一樣的，如果是小車類的，推薦Arino，入門資料非常多，簡單的機械臂控制也有不少；如果是類似工業機械臂的那種，最好看一下機器人運動學，了解下正逆運動學求解相關的知識，Matlab有個工具箱matlab robotics toolbox，用來入門非常不錯，當然C++、VB都可以用來編程的：D

E. 有哪些應用於移動機器人路徑規劃的演算法

機器人家上了解到，在二維二值地圖（FREE or OCCUPIED）場景下進行路徑規劃的方法。我看之前有同學在回答的時候配上了這幅圖：

這幅圖上的演算法羅列的還是很全面的，體現了各個演算法的出生順序。但是並不能很好的對他們進行一個本質的分類。剛剛那位同學說的graph-based和sampling-based的分類方法我感覺有點概念重疊不能夠對規劃演算法進行這樣的分類，下面通過自己這一年多的研究和實踐對規劃演算法進行一個簡單的分類：

這幅圖上的演算法羅列的還是很全面的，體現了各個演算法的出生順序。但是並不能很好的對他們進行一個本質的分類。剛剛那位同學說的graph-based和sampling-based的分類方法我感覺有點概念重疊不能夠對規劃演算法進行這樣的分類，下面通過自己這一年多的研究和實踐對規劃演算法進行一個簡單的分類：

兩大類：
1. 完備的（complete)
2. 基於采樣的（sampling-based）又稱為概率完備的

一 完備的規劃演算法

A*演算法

所謂完備就是要達到一個systematic的標准，即：如果在起始點和目標點間有路徑解存在那麼一定可以得到解，如果得不到解那麼一定說明沒有解存在。
這一大類演算法在移動機器人領域通常直接在occupancy grid網格地圖上進行規劃（可以簡單理解成二值地圖的像素矩陣）以深度優先尋路演算法、廣度優先尋路演算法、Dijkstra(迪傑斯特拉)演算法為始祖，以A*演算法(Dijstra演算法上以減少計算量為目的加上了一個啟發式代價)最為常用，近期的Theta*演算法是在A*演算法的基礎上增加了line-of-sight優化使得規劃出來的路徑不完全依賴於單步的柵格形狀（答主以為這個演算法意義不大，不就是規劃了一條路徑再簡單平滑了一下么）。
完備的演算法的優勢在與它對於解的捕獲能力是完全的，但是由此產生的缺點就是演算法復雜度較大。這種缺點在二維小尺度柵格地圖上並不明顯，但是在大尺度，尤其是多維度規劃問題上，比如機械臂、蛇形機器人的規劃問題將帶來巨大的計算代價。這樣也直接促使了第二大類演算法的產生。

二 基於采樣的規劃演算法

RRT-connect演算法
這種演算法一般是不直接在grid地圖進行最小柵格解析度的規劃，它們採用在地圖上隨機撒一定密度的粒子來抽象實際地圖輔助規劃。如PRM演算法及其變種就是在原始地圖上進行撒點，抽取roadmap在這樣一個拓撲地圖上進行規劃；RRT以及其優秀的變種RRT-connect則是在地圖上每步隨機撒一個點，迭代生長樹的方式，連接起止點為目的，最後在連接的圖上進行規劃。這些基於采樣的演算法速度較快，但是生成的路徑代價（可理解為長度）較完備的演算法高，而且會產生「有解求不出」的情況（PRM的逢Narrow space卒的情況）。這樣的演算法一般在高維度的規劃問題中廣泛運用。

三 其他規劃演算法
除了這兩類之外還有間接的規劃演算法：Experience-based（Experience Graph經驗圖演算法）演算法：基於經驗的規劃演算法，這是一種存儲之前規劃路徑，建立知識庫，依賴之進行規劃的方法，題主有興趣可以閱讀相關文獻。這種方法犧牲了一定的空間代價達到了速度與完備兼得的優勢。此外還有基於廣義Voronoi圖的方法進行的Fast-marching規劃，類似dijkstra規劃和勢場的融合，該方法能夠完備地規劃出位於道路中央，遠離障礙物的路徑。答主最近也在研究此類演算法相關的工作。

APF（人工勢場）演算法

至於D* 、勢場法、DWA(動態窗口法)、SR-PRM屬於在動態環境下為躲避動態障礙物、考慮機器人動力學模型設計的規劃演算法。

F. 機器人控制演算法如何編寫

基於DSP運動控制器的5R工業機器人系統設計 摘要：以所設計的開放式5R關節型工業機器人為研究對象，分析了該機器人的結構設計。該機器人采 用基於工控PC及DSP運動控制器的分布式控制結構，具有開放性強、運算速度快等特點，對其工作原理 進行了詳細的說明。機器人的控制軟體採用基於Windows平台下的VC++實現，具有良好的人機交互 功能，對各組成模塊的作用進行了說明。所設計的開放式5R工業機器人系統，具有較好的實用性。 關鍵詞：開放式；關節型；工業機器人；控制軟體 0引言 工業機器人技術在現代工業生產自動化領域得到 了廣泛的應用，也對工程技術人員提出更高的要求，作 為機械工程及自動化專業的技術人才迫切需要掌握這 一 先進技術。為了能更好地加強技術人員對工業機器 人的技能實踐與技術掌握，需要開放性強的設備來滿 足要求。本文闡述了我們所開發設計的一種5R關節 型工業機器人系統，可以作為通用的工業機器人應用 於現場，也可作為教學培訓設備。 1 5R工業機器人操作機結構設計 關節型工業機器人由2個肩關節和1個肘關節進 行定位，由2個或3個腕關節進行定向，其中一個肩關節 繞鉛直軸旋轉，另一個肩關節實現俯仰，這兩個肩關節 軸線正交。肘關節平行於第二個肩關節軸線。這種構 型的機器人動作靈活、工作空間大，在作業空間內手臂 的干涉最小，結構緊湊，佔地面積小，關節上相對運動部 位容易密封防塵，但運動學復雜、運動學反解困難，控制 時計算量大。在工業用應用是一種通用型機器人¨。 1．1 5R工業機器人操作機結構 所設計的5R關節型機器人具有5個自由度，結構 簡圖如圖1所示。5個自由度分別是：肩部旋轉關節 J1、大臂旋轉關節J2、小臂旋轉關節J3、手腕仰俯運動 關節J4和在旋轉運動關節J5。總體設計思想為：選用 伺服電機(帶制動器)驅動，通過同步帶、輪系等機械機 構進行間接傳動。腕關節上設計有裝配手爪用法蘭， 通過不斷地更換手爪來實現不同的作業任務。 1．2 5R工業機器人參數 表1為設計的5R工業機器人參數。 2 5R工業機器人開放式控制系統 機器人控制技術對其性能的優良起著重大的作用。隨著機器人控制技術的發展，針對結構封閉的機 器人控制器的缺陷，開發「具有開發性結構的模塊化、 標准化機器人控制器」是當前機器人控制器發展的趨 勢]。為提高穩定性、可靠性和抗干擾性，採用「工業 PC+DSP運動控制器」的結構來實現機器人的控制：伺 服系統中伺服級計算機採用以信號處理器(DSP)為核 心的多軸運動控制器，藉助DSP高速信號處理能力與 運算能力，可同時控制多軸運動，實現復雜的控制演算法 並獲得優良的伺服性能。 2．1基於DSP的運動控制器MCT8000F8簡介 深圳摩信科技公司MCT8000F8運動控制器是基 於網路技術的開放式結構高性能DSP8軸運動控制器， 包括主控制板、介面板以及控制軟體等，具有開放式、 高速、高精度、網際在線控制、多軸同步控制、可重構 性、高集成度、高可靠性和安全性等特點，是新一代開 放式結構高性能可編程運動控制器。 圖2為DSP多軸運動控制器硬體原理圖。圖中增 量編碼器的A0(／A0)、B0(／B0)、c0(／CO)信號作為 位置反饋，運動控制器通過四倍頻、加減計數器得到實 際的位置，實際位置信息存在位置寄存器中，計算機可 以通過控制寄存器進行讀取。運動控制卡的目標位置 由計算機通過機器人運動軌跡規劃求得，通過內部計 算得到位置誤差值，再經過加減速控制和數字濾波後， 送到D／A轉換(DAC)、運算放大器、脈寬調制器 (PWM)硬體處理電路，轉化後輸出伺服電機的控制信 號或PWM信號。各個關節可以完成獨立伺服控制，能 夠實現線性插補控制、二軸圓弧插補控制。 2．2機器人控制系統結構及工作原理 基於PC的Windows操作系統，因其友好的人機界 面和廣泛的用戶基礎，而成為基於PC控制器的首選。 採用PC作為機器人控制器的主機系統的優點是：①成 本低；②具有開放性；③完備的軟體開發環境和豐富的 軟體資源；④良好的通訊功能。機器人控制結構上采 用了上、下兩級計算機系統完成對機器人的控制：上級 主控計算機負責整個系統管理，下級則實現對各個關 節的插補運算和伺服控制。這里通過採用一台工業 PC+DSP運動控制卡的結構來實現機器人控制。實驗 結果證明了採用Pc+DSP的計算結構可以充分利用 DSP運算的高速性，滿足機器人控制的實時需求，實現 較高的運動控制性能。 機器人伺服系統框圖如圖3所示。伺服系統由基 於DSP的運動控制器、伺服驅動器、伺服電動機及光電 編碼器組成。伺服系統包含三個反饋子系統：位置環、 速度環、電流環，其工作原理如下：執行元件為交流伺 服電動機，伺服驅動器為速度、電流閉環的功率驅動元 件，光電編碼器擔負著檢測伺服電機速度和位置的任 務。伺服級計算機的主要功能是接受控制級發出的各 種運動控制命令，根據位置給定信號及光電編碼器的 位置反饋信號，分時完成各關節的誤差計算、控制演算法 及D／A轉換、將速度給定信號加至伺服組件的控制端 子，完成對各關節的位置伺服控制。管理級計算機採用 586工控機(或便攜筆記本)，主要完成離線編程、模擬、 與控制級通訊、作業管理等功能；控制級計算機採用586 工控機，主要完成用戶程序編輯、用戶程序解釋，向下位 機運動控制器發機器人運動指令、實時監控、輸入輸出 控制(如列印)等。示教盒通過控制級計算機可以獲得 機器人伺服系統中的數據(脈沖、轉角)，並用於控制級 計算機控制軟體中實現對機器人的示教及控制。 3 5R工業機器人運動控制軟體設計 5R工業機器人控制軟體採用C++Builder編程， 最終軟體運行在Windows環境下。C++Builder對在 Windows平台下開發應用程序時所涉及到的圖形用戶 界面(GUI)編程具有很強的支持能力，提供了可視化 的開發環境，可以方便調用硬體廠商提供的底層函數， 直接對硬體進行操作，而且生成目標代碼效率高。 所設計的控制軟體為分級式模塊化結構。 管理級主模塊具有離線編程、圖形模擬、資料查詢 及故障診斷等功能，其結構如圖4所示。 (1)離線編程模塊利用計算機圖形學的成果，建立 機器人及其工作環境的模型，利用規劃演算法，通過對圖 形和對象的操作，編制各種運動控制，在離線情況下生 成工作程序。 (2)圖形模擬模塊可預先模擬結果，便於檢查及優 化。 (3)資料查詢模塊可以查閱當日工作及近期工作 記錄、相關資料(生產數量、班次等)，並可以列印輸出 存檔。 (4)故障診斷模塊可以實時故障診斷，以代碼形式顯 示出故障類型，並為技術人員排除故障提供幫助信息。 控制級主模塊軟體結構如圖5所示。 (1)復位模塊使得機器人停機時或動作異常時，通 過特定的操作或自動的方式，使機器人回到作業原點。 機器人在作業原點，機構的各運動副所受力矩最小，它 確定了機器人待機的安全位姿。 (2)系統提供兩種示教方法。第一種示教方法即 「下位機+示教盒」的示教方法：示教盒和下位機操作 界面上的手動操作開關分別對應著裝配機器人的各種 動作和功能。通過高、中、低速、點動等速度檔次的選 擇，對機器人進行大致的定位和精確的位置微調。並 存儲期望的運動軌跡上機器人的位置、姿態參數。第 二種方法即離線模擬的示教方法。這種示教方法是在 計算機上建立起機器人作業環境的模型，再在這個模 型的基礎上生成示教數據的一種應用人工智慧的示教 方法。進行示教時使用計算機圖示的方法分析機器人與作業模型的位置關系，也可以通過特定指令指定機 器人的運動位置…。 4結束語 所開發的開放式工業機器人系統具有以下特點： (1)採用分布式二級控制結構，運動控制由基於 DSP的運動控制器M'CT8000F8完成，增加了系統的開 放性，以及運行處理的快速性及可靠性。 (2)考慮到具有良好的通用性，可以作為通用機器 人使用，具有較好的產業化、商品化前景。 (3)計算機輔助軟體採用基於Windows平台的 c++編程，通過調用底層函數可以對硬體進行直接操 作，可視化環境可提供良好的人機交互操作界面。 通過本機器人系統的研究開發，可極大地滿足工 業現場對機器人的開放性要求，進一步提高我國工礦 企業自動化水平。同時，也可作為機器人技術訓練平 台，加強工程人員能力鍛煉。 [參考文獻] [1]馬香峰，等．工業機器人的操作機設計[M]．北京：冶金工 業出版社，1996． [2]吳振彪．工業機器人[M]．武漢：華中理工大學出版社， 2006． [3]蔡自興．機器人學[M]．北京：清華大學出版社，2003． [4]王天然，曲道奎．工業機器人控制系統的開放體系結構 [J]．機器人，2002，24(3)：256—261． [5]深圳摩信科技有限公司．MCT8000系列控制器使用手冊 [z]．深圳：深圳摩信科技有限公司，2001． [6]張興國．環保壓縮機裝配機器人的運動學分析[J]．南通 工學院學報，2004(1)：32—34，38． [7]張興國．計算機輔助環保壓縮機裝配機器人運動學分析 [J]．機械設計與製造，2005(3)：98—100， [8]本書編寫委員會編著．程序設計VisualC++6[M]．北京： 電子工業出版社，2000． [9]吳斌，等．OpenGL編程實例與技巧[M]．北京：人民郵電出 版社，1999． [10]江早．OpenGLVC／VB圖形編程[M】．北京：中國科學技 術出版社，2001． [11]韓軍，等．6R機器人運動學控制實驗系統的研製[J]．實 驗室研究與探索，2003(5)：103—104．

G. 從感測器到演算法原理，機器人視覺避障原來是這樣的

避障是指移動機器人在行走過程中，通過感測器感知到在其規劃路線上存在靜態或動態障礙物時，按照 一定的演算法實時更新路徑，繞過障礙物，最後達到目標點。

避障常用哪些感測器？

不管是要進行導航規劃還是避障，感知周邊環境信息是第一步。就避障來說，移動機器人需要通過感測器 實時獲取自身周圍障礙物信息，包括尺寸、形狀和位置等信息。避障使用的感測器多種多樣，各有不同的原理和特點，目前常見的主要有視覺感測器、激光感測器、紅外感測器、超聲波感測器等。下面我簡單介紹一下這幾種感測器的基本工作原理。

超聲波

超聲波感測器的基本原理是測量超聲波的飛行時間，通過d=vt/2測量距離，其中d是距離，v是聲速，t是 飛行時間。由於超聲波在空氣中的速度與溫濕度有關，在比較精確的測量中，需把溫濕度的變化和其它因素考慮進去。

上面這個圖就是超聲波感測器信號的一個示意。通過壓電或靜電變送器產生一個頻率在幾十kHz的超聲波脈沖組成波包，系統檢測高於某閾值的反向聲波，檢測到後使用測量到的飛行時間計算距離。超聲波感測器一般作用距離較短，普通的有效探測距離都在幾米，但是會有一個幾十毫米左右的最小探測盲區。由於超聲感測器的成本低、實現方法簡單、技術成熟，是移動機器人中常用的感測器。超聲波感測器也有一些缺點，首先看下面這個圖。

因為聲音是錐形傳播的，所以我們實際測到的距離並不是 一個點，而是某個錐形角度范圍內最近物體的距離。

另外，超聲波的測量周期較長，比如3米左右的物體，聲波傳輸這么遠的距離需要約20ms的時間。再者，不同材料對聲波的反射或者吸引是不相同的，還有多個超聲感測器之間有可能會互相干擾，這都是實際應用的過程中需要考慮的。

紅外

一般的紅外測距都是採用三角測距的原理。紅外發射器按照一定角度發射紅外光束，遇到物體之後，光會反向回來，檢測到反射光之後，通過結構上的幾何三角關系，就可以計算出物體距離D。

當D的距離足夠近的時候，上圖中L值會相當大，如果超過CCD的探測范圍，這時，雖然物體很近，但是感測器反而看不到了。當物體距離D很大時，L值就會很小，測量量精度會變差。因此，常見的紅外感測器 測量距離都比較近，小於超聲波，同時遠距離測量也有最小距離的限制。另外，對於透明的或者近似黑體的物體，紅外感測器是無法檢測距離的。但相對於超聲來說，紅外感測器具有更高的帶寬。

激光

常見的激光雷達是基於飛行時間的（ToF，time of flight），通過測量激光的飛行時間來進行測距d=ct/2，類似於前面提到的超聲測距公式，其中d是距離，c是光速，t是從發射到接收的時間間隔。激光雷達包括發射器和接收器 ，發射器用激光照射目標，接收器接收反向回的光波。機械式的激光雷達包括一個帶有鏡子的機械機構，鏡子的旋轉使得光束可以覆蓋 一個平面，這樣我們就可以測量到一個平面上的距離信息。

對飛行時間的測量也有不同的方法，比如使用脈沖激光，然後類似前面講的超聲方案，直接測量佔用的時間，但因為光速遠高於聲速，需要非常高精度的時間測量元件，所以非常昂貴；另一種發射調頻後的連續激光波，通過測量接收到的反射波之間的差頻來測量時間。

圖一

圖二

比較簡單的方案是測量反射光的相移，感測器以已知的頻率發射一定幅度的調制光，並測量發射和反向信號之間的相移，如上圖一。調制信號的波長為lamda=c/f，其中c是光速，f是調制頻率，測量到發射和反射光束之間的相移差theta之後，距離可由lamda*theta/4pi計算得到，如上圖二。

激光雷達的測量距離可以達到幾十米甚至上百米，角度解析度高，通常可以達到零點幾度，測距的精度也高。但測量距離的置信度會反比於接收信號幅度的平方，因此，黑體或者遠距離的物體距離測量不會像光亮的、近距離的物體那麼好的估計。並且，對於透明材料，比如玻璃，激光雷達就無能為力了。還有，由於結構的復雜、器件成本高，激光雷達的成本也很高。

一些低端的激光雷達會採用三角測距的方案進行測距。但這時它們的量程會受到限制，一般幾米以內，並且精度相對低一些，但用於室內低速環境的SLAM或者在室外環境只用於避障的話，效果還是不錯的。

視覺

常用的計算機視覺方案也有很多種， 比如雙目視覺，基於TOF的深度相機，基於結構光的深度相機等。深度相機可以同時獲得RGB圖和深度圖，不管是基於TOF還是結構光，在室外強光環境下效果都並不太理想，因為它們都是需要主動發光的。

像基於結構光的深度相機，發射出的光會生成相對隨機但又固定的斑點圖樣，這些光斑打在物體上後，因為與攝像頭距離不同，被攝像頭捕捉到的位置也不相同，之後先計算拍到的圖的斑點與標定的標准圖案在不同位置的偏移，利用攝像頭位置、感測器大小等參數就可以計算出物體與攝像頭的距離。而我們目前的E巡機器人主要是工作在室外環境，主動光源會受到太陽光等條件的很大影響，所以雙目視覺這種被動視覺方案更適合，因此我們採用的視覺方案是基於雙目視覺的。

雙目視覺的測距本質上也是三角測距法，由於兩個攝像頭的位置不同，就像我們人的兩隻眼睛一樣，看到的物體不一樣。兩個攝像頭看到的同一個點P，在成像的時候會有不同的像素位置，此時通過三角測距就可以測出這個點的距離。與結構光方法不同的是，結構光計算的點是主動發出的、已知確定的，而雙目演算法計算的點一般是利用演算法抓取到的圖像特徵，如SIFT或SURF特徵等，這樣通過特徵計算出來的是稀疏圖。

要做良好的避障，稀疏圖還是不太夠的，我們需要獲得的是稠密的點雲圖，整個場景的深度信息。稠密匹配的演算法大致可以分為兩類，局部演算法和全局演算法。局部演算法使用像素局部的信息來計算其深度，而全局演算法採用圖像中的所有信息進行計算。一般來說，局部演算法的速度更快，但全局演算法的精度更高。

這兩類各有很多種不同方式的具體演算法實現。能過它們的輸出我們可以估算出整個場景中的深度信息，這個深度信息可以幫助我們尋找地圖場景中的可行走區域以及障礙物。整個的輸出類似於激光雷達輸出的3D點雲圖，但是相比來講得到信息會更豐富，視覺同激光相比優點是價格低很多，缺點也比較明顯，測量精度要差 一些，對計算能力的要求也高很多。當然，這個精度差是相對的，在實用的過程中是完全足夠的，並且我們目前的演算法在我們的平台NVIDIA TK1和TX1上是可以做到實時運行。

KITTI採集的圖

實際輸出的深度圖，不同的顏色代表不同的距離

在實際應用的過程中，我們從攝像頭讀取到的是連續的視頻幀流，我們還可以通過這些幀來估計場景中 目標物體的運動，給它們建立運動模型，估計和預測它們的運動方向、運動速度，這對我們實際行走、避障規劃是很有用的。

以上幾種是最常見的幾種感測器 ，各有其優點和缺點，在真正實際應用的過程中，一般是綜合配置使用多種不同的感測器 ，以最大化保證在各種不同的應用和環境條件下，機器人都能正確感知到障礙物信息。我們公司的E巡機器人的避障方案就是以雙目視覺為主，再輔助以多種其他感測器，保證機器人周邊360度空間立體范圍內的障礙物都能被有效偵測到，保證機器人行走的安全性。

避障常用演算法原理

在講避障演算法之前，我們假定機器人已經有了一個導航規劃演算法對自己的運動進行規劃，並按照規劃的路徑行走。避障演算法的任務就是在機器人執行正常行走任務的時候，由於感測器的輸入感知到了障礙物的存在，實時地更新目標軌跡，繞過障礙物。

Bug演算法知乎用戶無方表示

Bug演算法應該是最簡單的一種避障演算法了，它的基本思想是在發現障礙後，圍著檢測到的障礙物輪廓行走，從而繞開它。Bug演算法目前有很多變種， 比如Bug1演算法，機器人首先完全地圍繞物體，然後從距目標最短距離的點離開。Bug1演算法的效率很低，但可以保證機器人達到目標。

Bug1演算法示例

改進後的Bug2演算法中，機器人開始時會跟蹤物體的輪廓，但不會完全圍繞物體一圈，當機器人可以直接移動至目標時，就可以直接從障礙分離，這樣可以達到比較短的機器人行走總路徑。

Bug2演算法示例

除此之外，Bug演算法還有很多其他的變種， 比如正切Bug演算法等等。在許多簡單的場景中，Bug演算法是實現起來比較容易和方便的，但是它們並沒有考慮到機器人的動力學等限制，因此在更復雜的實際環境中就不是那麼可靠好用了。

勢場法（PFM）

實際上，勢場法不僅僅可以用來避障，還可以用來進行路徑的規劃。勢場法把機器人處理在勢場下的 一個點，隨著勢場而移動，目標表現為低谷值，即對機器人的吸引力，而障礙物扮演的勢場中的一個高峰，即斥力，所有這些力迭加於機器人身上，平滑地引導機器人走向目標，同時避免碰撞已知的障礙物。當機器人移動過程中檢測新的障礙物，則需要更新勢場並重新規劃。

上面這個圖是勢場比較典型的示例圖，最上的圖a左上角是出發點，右下角是目標點，中間三個方塊是障礙物。中間的圖b就是等勢點陣圖，圖中的每條連續的線就代表了一個等勢位的一條線，然後虛線表示的在整個勢場裡面所規劃出來的一條路徑，我們的機器人是沿著勢場所指向的那個方向一直行走，可以看見它會繞過這個比較高的障礙物。

最下面的圖，即我們整個目標的吸引力還有我們所有障礙物產生的斥力最終形成的一個勢場效果圖，可以看到機器人從左上角的出發點出發，一路沿著勢場下降的方向達到最終的目標點，而每個障礙物勢場表現出在很高的平台，所以，它規劃出來的路徑是不會從這個障礙物上面走的。

一種擴展的方法在基本的勢場上附加了了另外兩個勢場：轉運勢場和任務勢場。它們額外考慮了由於機器人本身運動方向、運動速度等狀態和障礙物之間的相互影響。

轉動勢場考慮了障礙與機器人的相對方位，當機器人朝著障礙物行走時，增加斥力， 而當平行於物體行走時，因為很明顯並不會撞到障礙物，則減小斥力。任務勢場則排除了那些根據當前機器人速度不會對近期勢能造成影響的障礙，因此允許規劃出 一條更為平滑的軌跡。

另外還有諧波勢場法等其他改進方法。勢場法在理論上有諸多局限性， 比如局部最小點問題，或者震盪性的問題，但實際應用過程中效果還是不錯的，實現起來也比較容易。

向量場直方圖（VFH）

它執行過程中針對移動機器人當前周邊環境創建了一個基於極坐標表示的局部地圖，這個局部使用柵格圖的表示方法，會被最近的一些感測器數據所更新。VFH演算法產生的極坐標直方圖如圖所示：

圖中x軸是以機器人為中心感知到的障礙物的角度，y軸表示在該方向存在障礙物的概率大小p。實際應用的過程中會根據這個直方圖首先辨識出允許機器人通過的足夠大的所有空隙，然後對所有這些空隙計算其代價函數，最終選擇具有最低代價函數的通路通過。

代價函數受三個因素影響：目標方向、機器人當前方向、之前選擇的方向，最終生成的代價是這三個因素的加權值，通過調節不同的權重可以調整機器人的選擇偏好。VFH演算法也有其他的擴展和改進，比如在VFH+演算法中，就考慮了機器人運動學的限制。由於實際底層運動結構的不同，機器的實際運動能力是受限的，比如汽車結構，就不能隨心所欲地原地轉向等。VFH+演算法會考慮障礙物對機器人實際運動能力下軌跡的阻擋效應，屏蔽掉那些雖然沒有被障礙物占據但由於其阻擋實際無法達到的運動軌跡。我們的E巡機器人採用的是兩輪差動驅動的運動形式，運動非常靈活，實際應用較少受到這些因素的影響。

具體可以看 一下這個圖示：

類似這樣傳統的避障方法還有很多，除此之外，還有許多其他的智能避障技術，比如神經網路、模糊邏輯等。

神經網路方法對機器人從初始位置到目標位置的整個行走路徑進行訓練建模，應用的時候，神經網路的輸 入為之前機器人的位姿和速度以及感測器的輸 入，輸出期望的下一目標或運動方向。

模糊邏輯方法核心是模糊控制器，需要將專家的知識或操作人員的經驗寫成多條模糊邏輯語句，以此控制機器人的避障過程。比如這樣的模糊邏輯：第一條，若右前方較遠處檢測到障礙物，則稍向左轉；第 二條，若右前方較近處檢測到障礙物，則減速並向左轉更多角度等等。

H. 機器人演算法難嗎

機器人的編程難學嗎?孩子的學習從古至今都是家長們十分關心和重視的一件事情。很多的家長在培養孩子的學習方面也可以說是相當的耐心的。就拿現在很多的家長 想要孩子去學習機器人編程的課程來說，有的家長對於機器人的編程難學嗎並不是很清楚，今天我們就一起來了解一下機器人的編程難學嗎?

工業機器人控制編程不是很難，只要你努力，是可以學會的。一般都是學年制的專業有這個，但現在也有很多企業推出了這樣的短期培訓班。所以家長們就需要在選擇的時候要耐心一些。

第一點就是你英語基礎要不錯，因為機器人編程很多都是用英文字母構成的，如果你能熟練掌握100個單詞，那麼恭喜你，學習工業機器人編程的難度最少降低30%了。

第二點就是要有邏輯思維，如果思路不清晰那麼肯定是一團亂麻，現在工業機器人多數是六軸機器人，要想給機器人編輯出完美的運行軌道，軸與軸之間的配合運動就非常的重要，如果你能清晰的捋順思路那麼難度就又降低30%了。

第三點你要耐得住性子，要有堅持不懈的態度。另外再加上一點數學知識、物理知識、電氣知識、機械知識、等等，記住只需要一點點就夠了哦。那麼學機器人編程就又降低30%了。

 

機器人的編程難學嗎?通過上面的介紹，想必您對於機器人的編程難學嗎有了一個好的了解和認識。孩子學習機器人編程對於孩子來說學習的好處其實也是非常的多的。但是家長們需要注意的是一定要給孩子選擇正規靠譜大機構，這樣孩子的學習才能有一個

I. 雙足機器人，有哪些常見的平衡演算法

在最開始的雙足機器人使用的平衡控制策略是「靜態步行」（static walking）
這種策略的特點是：機器人步行的過程中，重心（COG，Center of Gravity)的投影始終位於多邊形支撐區域（support region）內，
這種控制策略的好處在於：在整個的行進過程中，機器人可以在行走動作中停止而不摔倒，但代價是行動速度非常遲緩（每一步需要花費10秒甚至更長）（因為需要保持重心的投影始終位於支撐區域，否則將不穩定），因為靜態步行和人類的期望相差甚遠，
於是人類開發出來了另一種步行平衡策略：「動態步行」（dynamic walking）。
在動態步行中機器人的行動速度被提升至了每步不超過1秒。但是弊端也是顯而易見的，機器人難以在運動的狀態下立即停頓（慣性的作用），從而使得機器人在狀態轉換的過程中變得不穩定。為了解決慣性帶來的影響，零力矩點（ZMP，zero moment point）被引入到了這一控制策略中。在單腳支撐相中，ZMP=COG。引入ZMP的好處在於，如果ZMP嚴格的存在於機器人的支撐區域中，機器人絕對不會摔倒。
Xzmp代表正向ZMP，Xmc代表質量中心的前進位移，l是倒立擺的長度，g是重力加速度。
由於復雜地形的雙足平衡無法由單一的控制器實現，所以多個控制器的切換策略被用於解決平衡問題。在這一個策略中，機器人的行走被設定為一個周期（cycle）每一個周期被分成了不同的行走階段（stage）