机器人嵌入式控制平台运动算法 二维码
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![]() 关联知识随机轨迹第一代机器人吸尘器在一个无限循环中使用了一种非常简单的算法:
如果您担心这种行为的清洁质量,那可能是对的。 但是从数学角度来看,如果给定无限的时间,只要机器人可以物理上到达,该算法将覆盖整个清洁区域。 随机驱动程序(下面Python程序)基本上由一个while循环组成,该循环一直运行到按下END键(KEY4)为止。 我们在每次循环迭代中等待100毫秒(0.1秒)以减少计算开销。一条if选择,则在继续前进之前检查所有三个侧面是否有足够的空间(300毫米)。 如果不是,则机器人后退一小段距离(25毫米),然后旋转随机角度。 函数random()产生一个介于0和1之间的数字,因此项180 *(random()-0.5)产生一个介于–90和+90之间的值,该值定义了我们随机回合的可能范围。 在下一个循环迭代中,如果机器人沿新方向有足够的空间,它将再次直行。 下面Python程序使用相同算法的扩展版本。 它将PSD传感器的数值打印到显示器上,这要求将它们存储在变量f,l和r中。 每当旋转时,它还会打印一条有关机器人动作的消息,并不断读取并显示摄像机图像。 该程序的C版本与Python实现非常相似。 它只是使用不同的语法。 驱动结果完全相同–参见下面C程序。 相机被初始化为QVGA,并且其图像与PSD读数一起显示在前,左和右。 需要按KEY4(“ END”软键)以终止程序。 由于机器人会因各种障碍而停下来,因此遇到另一个机器人时也会停下来。 因此,我们现在可以安全地让多个机器人在同一编程环境中运行。 为此,我们只需要为每个机械手添加一条额外的行到SIM脚本中即可。 在下面程序的脚本中,我们将启动三个不同的机器人-两个LabBots和一个SoccerBot S4。 此示例中的所有机械手都具有相同的可执行程序,但是您可以通过更改可执行文件名来轻松指定不同的程序。 每个机器人增加一条额外的轨迹线很容易,但是如果您想为一个群体应用程序拥有100个机器人,即使这样也会很乏味。 对于这些应用程序,有一些适用于SIM脚本的通用方法。 下图3.4中显示了三个随机驱动机器人在其行动的各个阶段。 目标轨迹随机驱动的相反方向是朝目标或目标行驶。 现在,假设这些点之间没有障碍,我们介绍许多让我们从A转向B的方法 下图显示了许多如何从A点(左上角的机器人位置)到B点(右下角的红色点)的方法。 我们可以
转向和直驱在现场旋转然后直线驱动可能是从A到B的最简单方法。尽管机器人驱动的距离最短,但它可能无法在最短的时间内完成任务,因为它执行两个单独的动作 在转弯后必须完全停止才能开始直线行驶。 下面C程序显示了该算法。 圆形除了旋转然后直线行驶外,我们还可以根据点A和B之间的距离以及线AB与机器人的初始航向之间的角差来计算所需的角速度。 然后,我们可以发出恒定曲率的单个驱动命令,形成一个圆弧。 和以前一样,我们使用函数atan2来计算目标方向和直接目标距离d的勾股公式。 总旋转角度 现在,我们在下面C程序中实现所有这些公式。 使用函数VWSetSpeed,我们需要计算一个与选定的恒定速度v相匹配的固定角速度 我们只发出单个VWSetSpeed驱动器命令,然后循环检查目标距离。 当机器人足够接近时,我们将其停止。 尽管从原理上讲是正确的,但是由于模拟机器人和真实机器人的转向函数都不理想,因此这种方法无法提供良好的驱动效果。 更好的性能和更简单的解决方案是内置函数VWDrive,它可以直接实现所需的驱动功能。 下面C程序列出了简单的两行代码,下图显示了执行屏幕截图。 狗曲线如果机器人保持恒定的速度并最初从其起始方向开始直线行驶,但随后在每一步中都将其角度校正至目标,则我们将以连续运动结束,在此运动中曲率在每个单个迭代步骤中都会发生变化。 产生的路径通常称为狗曲线,这表明狗追逐目标时遵循此原理。 该算法仍然非常简单,如下面C程序所示。 与以前一样,目标坐标是相对于机器人当前位置(GOALX,GOALY)的相对偏移量。 在do-while循环中,我们以(dx,dy)为单位计算机器人到目标的当前偏移量,然后使用这些值计算到目标位置的距离和角度。 目标角和机器人当前航向角之间的差用于确定机器人所需的角速度 通过这些值,可以以恒定的线速度v和计算出的角速度 样条曲线三次样条曲线是从A到B的更复杂的驱动方法,但是它们提供了以前的方法无法实现的功能。 样条曲线允许我们指定目标点B的方向,因此机器人将以指定的方向到达指定的点。 这对于许多应用程序来说非常重要。 例如,在机器人足球比赛中,我们希望机器人将球驱动到球上,但是它应该以可以将球踢向对手目标的角度接近球。 中间样条曲线点生成的实现直接遵循上面的定义。 下面C程序是绘制代码。 沿着生成的点行驶完全是另一个问题。 我们使用从定位函数VWGetPosition读取的机器人当前航向与从上一个样条点与当前样条点之间的直线得出的所需航向之间的差异来操纵机器人。 然后可以使用VWCurve分段驱动机器人,中间样条点之间的距离较短,见下面程序: 下面显示了沿样条曲线的最终驱动目标姿态[1450,650,0°]。 机器人嵌入式控制平台细节机器人嵌入式控制平台仿真细节机器人嵌入式控制平台功能软件算法激光雷达机器人群行走迷宫视觉转向自主 |