勿忘归途
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本文仅供学习使用，并非商业用途，全文是针对哈尔滨工业大学刘文之的论文《移动机器人的路径规划与定位技术研究》进行提炼与学习。论文来源中国知网，引用格式如下： [1]刘文之. 基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现[D].哈尔滨工业大学,2018.
相关坐标系转换原理已经在前一篇文章写完了，直接上转换方程。
这里他的运动模型选择的是基于里程计的运动模型，还有一种基于速度的运动模型，其实都差不多，整体思想都一样。里程计是通过计算一定时间内光电编码器输出脉冲数来估计机器人运动位移的装置，主要是使用光电码盘。根据光电码盘计算出此时轮子的速度，然后通过已知的轮子半径来获得单位时间 每个轮子 的位移增量。
高等数学可知单位时间位移增量就是速度，对速度在一定时间上进行积分就得到这一段时间所走过的路程。
根据上图，我们可以求出来机器人航向角角速度、圆弧运动半径和机器人角度变化量，由此可以解的机器人在当前时刻的位姿。
实际上也是有误差，所以单独依靠里程计会与实际结果产生较大误差，所以必须引入其他的外部传感器对外部环境的观测来修正这些误差，从而提高定位精度。
首先肯定需要将激光雷达所测得的端点坐标从极坐标、机器人坐标中转换到世界坐标中。
这张略过，暂时不需要看这个
路径规划算法介绍：
因为该算法会产生大量的无用临时途径，简单说就是很慢，所以有了其他算法。
了解两种代价之后，对于每一个方块我们采用预估代价与当前路径代价相加的方法，这样可以表示每一个路径点距离终点的距离。在BFS搜索过程的基础上，优先挑选总代价最低的那个路径进行搜索，就可以少走不少弯路。（算法讲解 ）
在局部路径规划算法之中，我们选用DWA算法（dynamic window approach），又叫动态窗口法。动态窗口法主要是在速度(v, w)空间中采样多组速度，并模拟机器人在这些速度下一定时间内的轨迹。在得到多组轨迹后，对这些轨迹进行评价，选取最优的轨迹所对应的速度来驱动机器人运动。 state sampling就是按照之前给出的全局路径规划，无论是Dijkstra还是A* 都可以方便的得到state sampling，DWA算法所需要提前建立的action sampling有两种：
但是无论是什么情况，上述所做的工作就是把机器人的位移转化到世界坐标中来，而不是机器人坐标系。速度采样结束之后，只需要对小车的轨迹进行评判，就可以得到最优解了。下面介绍速度采样的办法。
对速度进行采样一般有以下三个限制：
当确定了速度范围之后，就需要根据速度分辨率来对小车速度离散化，在每一时刻将小车在不同直线速度角速度组合下所即将要行驶的距离都可视化出来。
其中每一条轨迹都是很多小直线连接起来的。
需要用评价函数来对上述轨迹进行选择，选择最适合的轨迹
最后为了让三个参数在评价函数里所发挥的作用均等，我们使用归一化处理来计算权重。
算法流程整体如下：
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先进机器人方面的论文在 轻风论文网 很多的哦，你可以参考下，如果还有不清楚的地方，可以咨询下他们的在线辅导老师，我之前也是求助他们帮忙的，很快就给我了，当时还是 轻风论文的王老师帮忙的，态度不错，呵呵，相对于一些小 机构和个人要靠谱的多这里还有些 资料，你参考下多移动机器人路径规划算法与导航系统研究 本文主要研究了多移 动机器人协调系统中的多移动机器人路径规划算 法与导航系统。导航系统采用了全局路径规划与 局部路径规划算法相结合 的方式。全局路径规 划采用改进的动态规划算法，将其他机器人位置信息加入机器 人路径规划当中。局部路径规划 采用人工势场法，使机器人不断朝目标运动的同时 避免与环境、障碍物发生碰撞。通过在分布式多移动机器人仿真系统上进行的实验，充分证明了路径规 划算法与导航系统适于 多移动机器人协调，性能比较好。本文主要研究了以 下内容：1．构建适合于多移动 机器人的导航 系统；2．提出一种适用于多移动机器人的路径规 划算法；3．利用分布式多移动机器人仿真系统验证导航系统与路径规划算法。导航系统采用全局路径规划与局部路径规划算 法相结合的方式。导航系统启动后，机器人和服务器建立连接，服务器 会读取数据库中的地图信息，将地图信息传送给机器人。机器人先做全局路径规划，从地图信息中提取出拓扑 图，结合地图信息中的数据 ，搜索最优路径，完成全局路径规划。全局路径规划的结果是由道路，站组成的一 条全局路径。机器人在每段道路中进行局部路径规划算法，在朝局部目标点运动的同时 ，要与墙壁保持安全距离，并且要避免与其他机器人相撞。每到达一个局部目 标点，机器人就朝终点 接近一步，并最终完成服务器给定的任务。在导航系统中，全局路径规划给机器人全局的指导，目标 明确，避免了仅用局部路径规划时造成的机器人运动的盲目性。同时又发 扬了局部路径规划的优势，具有良好 的实时性，避免碰撞。
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