關(guān)于智能避障的研究與科普

傳感器與避障算法的相關(guān)探究

摘要在本文中，我們基于自身智能車競(jìng)賽關(guān)于避障方面的已有研究深度，對(duì)傳感器與避障算法知識(shí)面的廣度進(jìn)行了拓展，對(duì)現(xiàn)有避障算法、傳感器類型與數(shù)據(jù)處理算法做了系統(tǒng)的歸類總結(jié)

引言：

機(jī)器人技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用給我們的生活帶來(lái)了諸多便利，其中機(jī)器人導(dǎo)航是其應(yīng)用之一。障礙物檢測(cè)避障算法是機(jī)器人導(dǎo)航過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在實(shí)際應(yīng)用中，機(jī)器人需要準(zhǔn)確地檢測(cè)環(huán)境中的障礙物并避開它們。以確保尋跡的安全與有效。因此，障礙物檢測(cè)與避障算法的研究對(duì)于機(jī)器人導(dǎo)航的發(fā)展至關(guān)重要。

在現(xiàn)實(shí)意義層面，隨著全球范圍內(nèi)自動(dòng)駕駛智能車輛的井噴式發(fā)展，智能駕駛程序的安全性問題也被推上了社會(huì)輿論的風(fēng)口浪尖，就如2020年6月1日發(fā)生在我國(guó)臺(tái)灣省地區(qū)的特斯拉失控直沖向側(cè)翻的大貨車一事，無(wú)論當(dāng)時(shí)還是現(xiàn)在，此事在中文互聯(lián)網(wǎng)上的討論可謂是十分激烈， 有人說是算法缺陷，也有人歸罪于駕駛員，說不應(yīng)該完全依賴特斯拉所宣傳的所謂“智能安全保證”，可無(wú)論如何爭(zhēng)辯，這背后隱藏的都是社會(huì)普遍對(duì)智能避障算法的擔(dān)心與不信任，就如知乎網(wǎng)友所擔(dān)心的那樣，如下圖的貨車或許就會(huì)成為算法的一大考驗(yàn)，而如何通過這一考驗(yàn)以贏取這位網(wǎng)友的信任，便需要我們今天所介紹的傳感器與算法們的通力配合了。（在此，我認(rèn)為可以借由距離探測(cè)類的傳感器來(lái)解決下面圖片所遇到的問題，我想這種提出問題并解決問題的嘗試便是算法研究的魅力所在）

在國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略層面，車輛的智能控制也是極為重要的一環(huán)，根據(jù)2022年2月10日國(guó)務(wù)院組織印發(fā)的《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》（以下又稱“戰(zhàn)略”）中提到的：“智能汽車已成為全球汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略方向?！弊阋娭悄苘囕v這一科研方向的時(shí)代性與重要性；而正如戰(zhàn)略中所言：“從應(yīng)用層面看，汽車將由單純的交通運(yùn)輸工具逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芤苿?dòng)空間和應(yīng)用終端?！蔽覀兡軌蚩闯銎鋵?duì)“智能”一詞的強(qiáng)調(diào)是顯而易見的。至于戰(zhàn)略后篇中對(duì)“關(guān)鍵技術(shù)”的論述也可知，車路交互、復(fù)雜環(huán)境感知、智能決策控制這三方面也是國(guó)家層面需要重點(diǎn)進(jìn)行科研突破的瓶頸，而這也正是我們本篇研究科普的意義所在。

關(guān)于接下來(lái)的正文部分，我們將從硬件到軟件，逐一介紹避障傳感器、姿態(tài)傳感器、數(shù)據(jù)融合算法、避障算法與路徑算法這五大點(diǎn)及其下屬分支的各小點(diǎn)，力求做到細(xì)致入微，為您深度解析避障相關(guān)的發(fā)展現(xiàn)狀與情景如何，建立起一套完整的智能避障知識(shí)體系。

避障傳感器種類

環(huán)境信息采集系統(tǒng)是自動(dòng)避障系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分，負(fù)責(zé)收集運(yùn)動(dòng)時(shí)環(huán)境中的障礙物信息。獲取全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)能夠提升智能小車的自動(dòng)避障性能，但也需要考慮信息處理的及時(shí)性和復(fù)雜度。視覺傳感器、激光雷達(dá)、紅外測(cè)距傳感器和超聲波測(cè)距傳感器等是智能小車自動(dòng)避障常用的探測(cè)器。

1.超聲波傳感器

超聲波測(cè)距傳感器發(fā)射特定頻率信號(hào)，檢測(cè)物體反射、散射的信號(hào)，判斷是否有障礙物。超聲波傳播方向性強(qiáng)，直線傳播且穿透力高，能集中能量。隨頻率增加，繞過障礙能力減弱，反射能力增強(qiáng)。超聲波測(cè)距傳感器速度快、處理簡(jiǎn)單、實(shí)時(shí)控制、計(jì)算方便、價(jià)格低廉，在智能小車中廣泛應(yīng)用于測(cè)距、測(cè)速、定位和環(huán)境建模。

1.1超聲波測(cè)距原理

超聲波有三種主要的測(cè)距方法：相位探測(cè)法、渡越時(shí)間探測(cè)法和聲波幅值探測(cè)法。

相位探測(cè)法通過計(jì)算返回波與發(fā)射波之間的相位差來(lái)判斷距離；聲波幅值探測(cè)法通過計(jì)算二者間幅度差來(lái)判斷距離；渡越時(shí)間探測(cè)法則通過計(jì)算兩者間的時(shí)間延遲來(lái)判斷距離。相位探測(cè)法精度高但范圍小，聲波幅值探測(cè)法受反射波影響大。文章選用最常見的渡越時(shí)間探測(cè)法。該方法指超聲波發(fā)射后開始計(jì)時(shí)，當(dāng)接收器接收到回波時(shí)停止計(jì)時(shí)，通過公式d=c?t/2計(jì)算距離。溫濕度對(duì)速度影響較小，因此常值c=340m/s。

1.2超聲波傳感器測(cè)距的優(yōu)缺點(diǎn)

利用超聲波傳感器測(cè)距具有多重優(yōu)點(diǎn)：

適應(yīng)環(huán)境能力強(qiáng)，在惡劣光線或有灰塵的情況下依然精準(zhǔn)；

不受顏色和光照影響，能穿透透光和粗糙表面的物體；

提供距離信息，比視覺傳感器多了距離數(shù)據(jù)；

探測(cè)速度快，不受光速限制，比視覺傳感器更迅速；

構(gòu)造簡(jiǎn)單、價(jià)格低廉，數(shù)據(jù)處理簡(jiǎn)便，耐損壞。

然而，超聲波傳感器也有一些不足：

容易受干擾，多個(gè)傳感器可能相互影響，甚至單個(gè)傳感器也容易受到聲波反射影響；測(cè)量準(zhǔn)確性有限，波束角大，不能精準(zhǔn)檢測(cè)物體位置；

穩(wěn)定性不佳，近距離測(cè)距時(shí)存在盲區(qū)和不穩(wěn)定問題；只提供距離信息，無(wú)法獲取物體尺寸和形狀等信息。

盡管如此，超聲波傳感器在智能小車、汽車倒車?yán)走_(dá)、物位探測(cè)、超聲波開關(guān)和安防監(jiān)控等領(lǐng)域仍被廣泛應(yīng)用，但在需要提供尺寸和形狀信息的環(huán)境，或需要多個(gè)傳感器同時(shí)在同一方向進(jìn)行近距離測(cè)距時(shí)，其適用性可能較差。

2.紅外測(cè)距傳感器

紅外測(cè)距傳感器利用紅外線的反射特性制成，屬于光波的一種，具有光波反射傳輸?shù)奈锢硇再|(zhì)。通過發(fā)射紅外信號(hào)并接收反饋信號(hào)，紅外測(cè)距傳感器獲取距離信息。其測(cè)量精確度高、速度快等優(yōu)勢(shì)使其廣泛應(yīng)用于智能小車自動(dòng)避障、地形測(cè)量、軍事用途中對(duì)打擊目標(biāo)的測(cè)量、通信衛(wèi)星等領(lǐng)域。

2.1紅外測(cè)距傳感器的原理

紅外測(cè)距利用三角測(cè)量原理進(jìn)行距離測(cè)量。圖2.1顯示了紅外測(cè)距的原理，首先紅外發(fā)射器發(fā)射一束紅外光，形成一定角度的光束。當(dāng)這束光遇到物體并被反射回來(lái)時(shí)，CCD檢測(cè)器可以檢測(cè)到返回的光束，進(jìn)而得到偏移值。通過三角定理，可以得到距離公式 D=F(L+X)L+fctg(90。?a)所示的幾何關(guān)系式。

在這個(gè)公式中，D代表紅外傳感器到目標(biāo)物體的距離，F(xiàn)表示濾鏡的焦距，L為偏移值，X為中心距，a表示發(fā)射角，c表示紅外線在空氣中的傳播速度（c=3?108m/s）。如圖2.1所示，當(dāng)目標(biāo)物體距離紅外傳感器足夠近時(shí)，偏移值L會(huì)非常大，甚至超過CCD檢測(cè)器的最大檢測(cè)值。相反，當(dāng)D很大時(shí)，L則很小。因此，是否能夠獲取偏移值L的關(guān)鍵在于濾鏡的焦距。

圖2.1

2.2紅外測(cè)距傳感器測(cè)距的優(yōu)缺點(diǎn)

利用紅外測(cè)距傳感器測(cè)量距離具有以下優(yōu)點(diǎn)：

抗干擾能力強(qiáng)，多個(gè)紅外傳感器不會(huì)相互干擾。

測(cè)量精度高，優(yōu)于超聲波測(cè)距傳感器。

測(cè)距速度快，反應(yīng)時(shí)間短，因光速比聲速快。

適用于長(zhǎng)距離測(cè)距，不受光線在空氣中傳播的擴(kuò)散影響。

具有更強(qiáng)的發(fā)射和接收能力，因?yàn)闇囟雀哂诮^對(duì)零度的物體都會(huì)反射紅外線。

然而，紅外測(cè)距傳感器的主要缺點(diǎn)是在強(qiáng)光直射的環(huán)境下會(huì)影響測(cè)量精度。

3.激光雷達(dá)測(cè)距傳感器

市面上有多種類型的激光傳感器，根據(jù)測(cè)距原理大致可分為四類：脈沖法、相位法、干涉法和三角法。前兩種方法利用激光的飛行時(shí)間來(lái)計(jì)算距離，干涉法則是通過相干光源產(chǎn)生的干涉現(xiàn)象來(lái)計(jì)算，而三角法則通過三角關(guān)系計(jì)算距離。三角測(cè)距雷達(dá)的結(jié)構(gòu)如圖3.1所示，其中式中的f和s已知，可以通過像素點(diǎn)的位置來(lái)計(jì)算距離值q。通過對(duì)x求導(dǎo)，可以得到dqdx=?qfs2，三角測(cè)距原理的激光雷達(dá)測(cè)量噪聲會(huì)隨著測(cè)量距離的增加而增加，噪聲水平與距離平方成正比。因此，三角測(cè)距原理的激光雷達(dá)適用于中短距離測(cè)量，成本較低。市面上的低成本商用激光雷達(dá)多采用此方案。將三角測(cè)距的模塊在一個(gè)平面中進(jìn)行回轉(zhuǎn)，就可以生成周圍場(chǎng)景的平面掃描圖。

圖3.1

二、姿態(tài)傳感器種類

飛行器需要實(shí)時(shí)檢測(cè)姿態(tài)并進(jìn)行調(diào)整，以確保平穩(wěn)飛行。常用的姿態(tài)檢測(cè)器件包括加速度計(jì)、陀螺儀、磁力計(jì)、超聲波傳感器、氣壓傳感器和GPS等。在當(dāng)前的研究中，采用了復(fù)雜的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法來(lái)獲取準(zhǔn)確的姿態(tài)信息，但在嵌入式平臺(tái)上的運(yùn)算能力受限，因此需要選擇一種輕量且廉價(jià)的慣性測(cè)量單元（IMU）來(lái)輸出飛行器的姿態(tài)信息。本設(shè)計(jì)中選擇只使用角速度和加速度兩種傳感器作為姿態(tài)測(cè)量器件。

加速度計(jì)

加速度計(jì)是一種用于測(cè)量加速力的傳感器，通過測(cè)量重力引起的加速度來(lái)計(jì)算設(shè)備相對(duì)于水平面的傾斜角度。在三維空間中，可以利用重力和傳感器的關(guān)系推導(dǎo)出三個(gè)姿態(tài)角：俯仰角（pitch）、橫滾角（roll）、偏航角（yaw）。其中，俯仰角表示X軸相對(duì)于地面的角度，橫滾角表示Y軸相對(duì)于地面的角度，偏航角表示Z軸相對(duì)于重力的夾角。這些角度可以通過測(cè)量重力在三個(gè)軸方向上的加速度來(lái)推導(dǎo)得出。

2.陀螺儀

陀螺儀是一種傳感器，利用角動(dòng)量守恒原理來(lái)維持方向并測(cè)量角度。一般分為Gimbal陀螺儀和MEMS陀螺儀兩種類型。

Gimbal陀螺儀由三個(gè)平衡環(huán)和一個(gè)轉(zhuǎn)子組成，通過轉(zhuǎn)子的不斷旋轉(zhuǎn)和平衡環(huán)的響應(yīng)來(lái)檢測(cè)物體的狀態(tài)。然而，它可能存在萬(wàn)向節(jié)鎖的問題，需要更多機(jī)械部件來(lái)解決。

MEMS陀螺儀相比較體積較大的Gimbal陀螺儀有著更大的優(yōu)勢(shì)，利用科里奧利力來(lái)測(cè)量物體的角速度。

3.磁力計(jì)

三軸磁力計(jì)通過磁敏器件，獲取地磁場(chǎng)在機(jī)體坐標(biāo)系下的三維磁場(chǎng)矢量投影。通過磁力計(jì)對(duì)航向角解算時(shí)，無(wú)需進(jìn)行積分運(yùn)算，因此它是一種長(zhǎng)期穩(wěn)定的器件。

4.GPS

GPS可以提供位置和速度信息，但在某些情況下，如有遮擋物或信號(hào)折射時(shí)，定位精度可能下降。陀螺儀能夠提供短期姿態(tài)角信息，但長(zhǎng)期精度可能受誤差影響。因此，結(jié)合加速度計(jì)、磁力計(jì)和陀螺儀數(shù)據(jù)進(jìn)行姿態(tài)解算，可以獲得長(zhǎng)期穩(wěn)定的姿態(tài)角信息。然而，單獨(dú)使用GPS或氣壓計(jì)也存在一定局限性，所以需要傳感器數(shù)據(jù)互補(bǔ)，以提高導(dǎo)航精度和穩(wěn)定性。

三、傳感器數(shù)據(jù)融合

多傳感器信息融合（Multi-sensor Information Fusion, MSIF）是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)，將來(lái)自多傳感器或多源的信息和數(shù)據(jù)，在一定的準(zhǔn)則下進(jìn)行自動(dòng)分析和綜合，以完成所需的決策和估計(jì)的信息處理過程。

多傳感器融合幾個(gè)概念

硬件同步是利用相同的硬件同時(shí)發(fā)布觸發(fā)采集命令，確保各傳感器在同一時(shí)刻進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和測(cè)量，以獲取相同信息。

軟件同步包括時(shí)間同步和空間同步，前者是通過統(tǒng)一主機(jī)提供基準(zhǔn)時(shí)間，為各傳感器數(shù)據(jù)加上時(shí)間戳，后者是將不同傳感器的測(cè)量值轉(zhuǎn)換到同一坐標(biāo)系中。

多傳感器融合原理類似于人腦處理信息的過程，包括特征提取、模式識(shí)別、關(guān)聯(lián)和利用融合算法得到一致性的目標(biāo)解釋與描述。

2.基本原理

多傳感器融合的基本原理類似于人腦處理信息的方式，通過多層次、多空間的信息組合，產(chǎn)生對(duì)觀測(cè)環(huán)境的一致性解釋。在此過程中，充分利用多源數(shù)據(jù)，最終目標(biāo)是從各傳感器獲得的觀測(cè)信息中導(dǎo)出更多有用信息。具體步驟包括：

多個(gè)傳感器收集目標(biāo)數(shù)據(jù)。

提取觀測(cè)數(shù)據(jù)的特征矢量。

對(duì)特征矢量進(jìn)行模式識(shí)別處理，得到各傳感器關(guān)于目標(biāo)的說明。

將各傳感器關(guān)于目標(biāo)的說明數(shù)據(jù)按目標(biāo)進(jìn)行分組。

利用融合算法將傳感器數(shù)據(jù)合成，得到一致性的解釋與描述。

3.多傳感器的前融合與后融合技術(shù)

3.1后融合算法：

每個(gè)傳感器都獨(dú)立地處理目標(biāo)數(shù)據(jù)生成，擁有自己獨(dú)特的感知方式，如激光雷達(dá)、攝像頭和毫米波雷達(dá)。完成目標(biāo)數(shù)據(jù)生成后，主處理器進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。

3.2前融合算法：

在單一感知算法中，將融合后的多維綜合數(shù)據(jù)處理成一個(gè)超級(jí)傳感器，它具備多種感知能力，如紅外線、攝像頭、RGB和LiDAR的三維信息，相當(dāng)于一雙超級(jí)眼睛。通過在這個(gè)超級(jí)傳感器上開發(fā)自己的感知算法，最終可以輸出一個(gè)結(jié)果層的物體描述。

4.融合算法

對(duì)于多傳感器系統(tǒng)，信息多樣且復(fù)雜，因此融合算法需具備魯棒性和并行處理能力。此外，還需考慮運(yùn)算速度、精度、接口性能、協(xié)調(diào)能力及信息樣本要求。一般而言，具備容錯(cuò)性、自適應(yīng)性、聯(lián)想記憶和并行處理能力的非線性數(shù)學(xué)方法可作為融合方法。

多傳感器數(shù)據(jù)融合方法主要分為隨機(jī)類和人工智能類。

4.1隨機(jī)類

常用的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法包括：

加權(quán)平均法：對(duì)多傳感器提供的冗余信息進(jìn)行加權(quán)平均，得到融合值。

卡爾曼濾波法：適用于實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)多傳感器數(shù)據(jù)融合，通過測(cè)量模型的統(tǒng)計(jì)特性遞推，決定最優(yōu)融合和數(shù)據(jù)估計(jì)。

多貝葉斯估計(jì)法：將每個(gè)傳感器視為一個(gè)貝葉斯估計(jì)，合成一個(gè)聯(lián)合的后驗(yàn)概率分布函數(shù)，提供多傳感器信息的融合值。

D-S證據(jù)推理法：包含基本概率賦值函數(shù)、信任函數(shù)和似然函數(shù)，用于自上而下的推理，分為目標(biāo)合成、推斷和更新三級(jí)。

產(chǎn)生式規(guī)則：通過符號(hào)表示目標(biāo)特征和傳感器信息之間的聯(lián)系，聯(lián)合規(guī)則形成融合，但需要定義每個(gè)規(guī)則的置信因子，引入新傳感器時(shí)需要相應(yīng)的附加規(guī)則。

4.2.AI類

常見的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法包括：

模糊邏輯推理：通過指定0到1之間的實(shí)數(shù)表示真實(shí)度，允許直接在推理過程中表示不確定性，產(chǎn)生一致性模糊推理。相較于概率統(tǒng)計(jì)方法，模糊邏輯更接近人類思維方式，在高層次應(yīng)用中較為適用。然而，由于邏輯推理存在主觀因素，缺乏客觀性，因此不夠成熟和系統(tǒng)化。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有容錯(cuò)性、自學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)能力，能夠模擬復(fù)雜的非線性映射。在多傳感器系統(tǒng)中，各信息源提供的環(huán)境信息具有一定不確定性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)接受的樣本相似性確定分類標(biāo)準(zhǔn)，并通過學(xué)習(xí)算法獲取知識(shí)，實(shí)現(xiàn)不確定性推理和多傳感器數(shù)據(jù)融合。

四、避障常用算法

在介紹避障算法之前，我們先要明確避障算法和路徑規(guī)劃算法的區(qū)別。假設(shè)機(jī)器人已經(jīng)通過導(dǎo)航規(guī)劃算法規(guī)劃了自己的運(yùn)動(dòng)路徑，并開始按照該路徑行進(jìn)。避障算法的任務(wù)是在機(jī)器人執(zhí)行正常行進(jìn)任務(wù)時(shí)，如果傳感器輸入檢測(cè)到障礙物，即時(shí)更新目標(biāo)軌跡以避開障礙物。

1.Bug算法

4908551699895

圖4.1.1 bug1算法 圖4.1.2 bug2算法

圖4.1.2 bug2算法

傳感器與避障算法的相關(guān)探究

摘要在本文中，我們基于自身智能車競(jìng)賽關(guān)于避障方面的已有研究深度，對(duì)傳感器與避障算法知識(shí)面的廣度進(jìn)行了拓展，對(duì)現(xiàn)有避障算法、傳感器類型與數(shù)據(jù)處理算法做了系統(tǒng)的歸類總結(jié)

引言：

機(jī)器人技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用給我們的生活帶來(lái)了諸多便利，其中機(jī)器人導(dǎo)航是其應(yīng)用之一。障礙物檢測(cè)避障算法是機(jī)器人導(dǎo)航過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在實(shí)際應(yīng)用中，機(jī)器人需要準(zhǔn)確地檢測(cè)環(huán)境中的障礙物并避開它們。以確保尋跡的安全與有效。因此，障礙物檢測(cè)與避障算法的研究對(duì)于機(jī)器人導(dǎo)航的發(fā)展至關(guān)重要。

在現(xiàn)實(shí)意義層面，隨著全球范圍內(nèi)自動(dòng)駕駛智能車輛的井噴式發(fā)展，智能駕駛程序的安全性問題也被推上了社會(huì)輿論的風(fēng)口浪尖，就如2020年6月1日發(fā)生在我國(guó)臺(tái)灣省地區(qū)的特斯拉失控直沖向側(cè)翻的大貨車一事，無(wú)論當(dāng)時(shí)還是現(xiàn)在，此事在中文互聯(lián)網(wǎng)上的討論可謂是十分激烈， 有人說是算法缺陷，也有人歸罪于駕駛員，說不應(yīng)該完全依賴特斯拉所宣傳的所謂“智能安全保證”，可無(wú)論如何爭(zhēng)辯，這背后隱藏的都是社會(huì)普遍對(duì)智能避障算法的擔(dān)心與不信任，就如知乎網(wǎng)友所擔(dān)心的那樣，如下圖的貨車或許就會(huì)成為算法的一大考驗(yàn)，而如何通過這一考驗(yàn)以贏取這位網(wǎng)友的信任，便需要我們今天所介紹的傳感器與算法們的通力配合了。（在此，我認(rèn)為可以借由距離探測(cè)類的傳感器來(lái)解決下面圖片所遇到的問題，我想這種提出問題并解決問題的嘗試便是算法研究的魅力所在）

在國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略層面，車輛的智能控制也是極為重要的一環(huán)，根據(jù)2022年2月10日國(guó)務(wù)院組織印發(fā)的《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》（以下又稱“戰(zhàn)略”）中提到的：“智能汽車已成為全球汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略方向?！弊阋娭悄苘囕v這一科研方向的時(shí)代性與重要性；而正如戰(zhàn)略中所言：“從應(yīng)用層面看，汽車將由單純的交通運(yùn)輸工具逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芤苿?dòng)空間和應(yīng)用終端?！蔽覀兡軌蚩闯銎鋵?duì)“智能”一詞的強(qiáng)調(diào)是顯而易見的。至于戰(zhàn)略后篇中對(duì)“關(guān)鍵技術(shù)”的論述也可知，車路交互、復(fù)雜環(huán)境感知、智能決策控制這三方面也是國(guó)家層面需要重點(diǎn)進(jìn)行科研突破的瓶頸，而這也正是我們本篇研究科普的意義所在。

關(guān)于接下來(lái)的正文部分，我們將從硬件到軟件，逐一介紹避障傳感器、姿態(tài)傳感器、數(shù)據(jù)融合算法、避障算法與路徑算法這五大點(diǎn)及其下屬分支的各小點(diǎn)，力求做到細(xì)致入微，為您深度解析避障相關(guān)的發(fā)展現(xiàn)狀與情景如何，建立起一套完整的智能避障知識(shí)體系。

避障傳感器種類

環(huán)境信息采集系統(tǒng)是自動(dòng)避障系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分，負(fù)責(zé)收集運(yùn)動(dòng)時(shí)環(huán)境中的障礙物信息。獲取全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)能夠提升智能小車的自動(dòng)避障性能，但也需要考慮信息處理的及時(shí)性和復(fù)雜度。視覺傳感器、激光雷達(dá)、紅外測(cè)距傳感器和超聲波測(cè)距傳感器等是智能小車自動(dòng)避障常用的探測(cè)器。

1.超聲波傳感器

超聲波測(cè)距傳感器發(fā)射特定頻率信號(hào)，檢測(cè)物體反射、散射的信號(hào)，判斷是否有障礙物。超聲波傳播方向性強(qiáng)，直線傳播且穿透力高，能集中能量。隨頻率增加，繞過障礙能力減弱，反射能力增強(qiáng)。超聲波測(cè)距傳感器速度快、處理簡(jiǎn)單、實(shí)時(shí)控制、計(jì)算方便、價(jià)格低廉，在智能小車中廣泛應(yīng)用于測(cè)距、測(cè)速、定位和環(huán)境建模。

1.1超聲波測(cè)距原理

超聲波有三種主要的測(cè)距方法：相位探測(cè)法、渡越時(shí)間探測(cè)法和聲波幅值探測(cè)法。

相位探測(cè)法通過計(jì)算返回波與發(fā)射波之間的相位差來(lái)判斷距離；聲波幅值探測(cè)法通過計(jì)算二者間幅度差來(lái)判斷距離；渡越時(shí)間探測(cè)法則通過計(jì)算兩者間的時(shí)間延遲來(lái)判斷距離。相位探測(cè)法精度高但范圍小，聲波幅值探測(cè)法受反射波影響大。文章選用最常見的渡越時(shí)間探測(cè)法。該方法指超聲波發(fā)射后開始計(jì)時(shí)，當(dāng)接收器接收到回波時(shí)停止計(jì)時(shí)，通過公式d=c?t/2計(jì)算距離。溫濕度對(duì)速度影響較小，因此常值c=340m/s。

1.2超聲波傳感器測(cè)距的優(yōu)缺點(diǎn)

利用超聲波傳感器測(cè)距具有多重優(yōu)點(diǎn)：

適應(yīng)環(huán)境能力強(qiáng)，在惡劣光線或有灰塵的情況下依然精準(zhǔn)；

不受顏色和光照影響，能穿透透光和粗糙表面的物體；

提供距離信息，比視覺傳感器多了距離數(shù)據(jù)；

探測(cè)速度快，不受光速限制，比視覺傳感器更迅速；

構(gòu)造簡(jiǎn)單、價(jià)格低廉，數(shù)據(jù)處理簡(jiǎn)便，耐損壞。

然而，超聲波傳感器也有一些不足：

容易受干擾，多個(gè)傳感器可能相互影響，甚至單個(gè)傳感器也容易受到聲波反射影響；測(cè)量準(zhǔn)確性有限，波束角大，不能精準(zhǔn)檢測(cè)物體位置；

穩(wěn)定性不佳，近距離測(cè)距時(shí)存在盲區(qū)和不穩(wěn)定問題；只提供距離信息，無(wú)法獲取物體尺寸和形狀等信息。

盡管如此，超聲波傳感器在智能小車、汽車倒車?yán)走_(dá)、物位探測(cè)、超聲波開關(guān)和安防監(jiān)控等領(lǐng)域仍被廣泛應(yīng)用，但在需要提供尺寸和形狀信息的環(huán)境，或需要多個(gè)傳感器同時(shí)在同一方向進(jìn)行近距離測(cè)距時(shí)，其適用性可能較差。

2.紅外測(cè)距傳感器

紅外測(cè)距傳感器利用紅外線的反射特性制成，屬于光波的一種，具有光波反射傳輸?shù)奈锢硇再|(zhì)。通過發(fā)射紅外信號(hào)并接收反饋信號(hào)，紅外測(cè)距傳感器獲取距離信息。其測(cè)量精確度高、速度快等優(yōu)勢(shì)使其廣泛應(yīng)用于智能小車自動(dòng)避障、地形測(cè)量、軍事用途中對(duì)打擊目標(biāo)的測(cè)量、通信衛(wèi)星等領(lǐng)域。

2.1紅外測(cè)距傳感器的原理

紅外測(cè)距利用三角測(cè)量原理進(jìn)行距離測(cè)量。圖2.1顯示了紅外測(cè)距的原理，首先紅外發(fā)射器發(fā)射一束紅外光，形成一定角度的光束。當(dāng)這束光遇到物體并被反射回來(lái)時(shí)，CCD檢測(cè)器可以檢測(cè)到返回的光束，進(jìn)而得到偏移值。通過三角定理，可以得到距離公式 D=F(L+X)L+fctg(90。?a)所示的幾何關(guān)系式。

在這個(gè)公式中，D代表紅外傳感器到目標(biāo)物體的距離，F(xiàn)表示濾鏡的焦距，L為偏移值，X為中心距，a表示發(fā)射角，c表示紅外線在空氣中的傳播速度（c=3?108m/s）。如圖2.1所示，當(dāng)目標(biāo)物體距離紅外傳感器足夠近時(shí)，偏移值L會(huì)非常大，甚至超過CCD檢測(cè)器的最大檢測(cè)值。相反，當(dāng)D很大時(shí)，L則很小。因此，是否能夠獲取偏移值L的關(guān)鍵在于濾鏡的焦距。

圖2.1

2.2紅外測(cè)距傳感器測(cè)距的優(yōu)缺點(diǎn)

利用紅外測(cè)距傳感器測(cè)量距離具有以下優(yōu)點(diǎn)：

抗干擾能力強(qiáng)，多個(gè)紅外傳感器不會(huì)相互干擾。

測(cè)量精度高，優(yōu)于超聲波測(cè)距傳感器。

測(cè)距速度快，反應(yīng)時(shí)間短，因光速比聲速快。

適用于長(zhǎng)距離測(cè)距，不受光線在空氣中傳播的擴(kuò)散影響。

具有更強(qiáng)的發(fā)射和接收能力，因?yàn)闇囟雀哂诮^對(duì)零度的物體都會(huì)反射紅外線。

然而，紅外測(cè)距傳感器的主要缺點(diǎn)是在強(qiáng)光直射的環(huán)境下會(huì)影響測(cè)量精度。

3.激光雷達(dá)測(cè)距傳感器

市面上有多種類型的激光傳感器，根據(jù)測(cè)距原理大致可分為四類：脈沖法、相位法、干涉法和三角法。前兩種方法利用激光的飛行時(shí)間來(lái)計(jì)算距離，干涉法則是通過相干光源產(chǎn)生的干涉現(xiàn)象來(lái)計(jì)算，而三角法則通過三角關(guān)系計(jì)算距離。三角測(cè)距雷達(dá)的結(jié)構(gòu)如圖3.1所示，其中式中的f和s已知，可以通過像素點(diǎn)的位置來(lái)計(jì)算距離值q。通過對(duì)x求導(dǎo)，可以得到dqdx=?qfs2，三角測(cè)距原理的激光雷達(dá)測(cè)量噪聲會(huì)隨著測(cè)量距離的增加而增加，噪聲水平與距離平方成正比。因此，三角測(cè)距原理的激光雷達(dá)適用于中短距離測(cè)量，成本較低。市面上的低成本商用激光雷達(dá)多采用此方案。將三角測(cè)距的模塊在一個(gè)平面中進(jìn)行回轉(zhuǎn)，就可以生成周圍場(chǎng)景的平面掃描圖。

圖3.1

二、姿態(tài)傳感器種類

飛行器需要實(shí)時(shí)檢測(cè)姿態(tài)并進(jìn)行調(diào)整，以確保平穩(wěn)飛行。常用的姿態(tài)檢測(cè)器件包括加速度計(jì)、陀螺儀、磁力計(jì)、超聲波傳感器、氣壓傳感器和GPS等。在當(dāng)前的研究中，采用了復(fù)雜的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法來(lái)獲取準(zhǔn)確的姿態(tài)信息，但在嵌入式平臺(tái)上的運(yùn)算能力受限，因此需要選擇一種輕量且廉價(jià)的慣性測(cè)量單元（IMU）來(lái)輸出飛行器的姿態(tài)信息。本設(shè)計(jì)中選擇只使用角速度和加速度兩種傳感器作為姿態(tài)測(cè)量器件。

加速度計(jì)

加速度計(jì)是一種用于測(cè)量加速力的傳感器，通過測(cè)量重力引起的加速度來(lái)計(jì)算設(shè)備相對(duì)于水平面的傾斜角度。在三維空間中，可以利用重力和傳感器的關(guān)系推導(dǎo)出三個(gè)姿態(tài)角：俯仰角（pitch）、橫滾角（roll）、偏航角（yaw）。其中，俯仰角表示X軸相對(duì)于地面的角度，橫滾角表示Y軸相對(duì)于地面的角度，偏航角表示Z軸相對(duì)于重力的夾角。這些角度可以通過測(cè)量重力在三個(gè)軸方向上的加速度來(lái)推導(dǎo)得出。

2.陀螺儀

陀螺儀是一種傳感器，利用角動(dòng)量守恒原理來(lái)維持方向并測(cè)量角度。一般分為Gimbal陀螺儀和MEMS陀螺儀兩種類型。

Gimbal陀螺儀由三個(gè)平衡環(huán)和一個(gè)轉(zhuǎn)子組成，通過轉(zhuǎn)子的不斷旋轉(zhuǎn)和平衡環(huán)的響應(yīng)來(lái)檢測(cè)物體的狀態(tài)。然而，它可能存在萬(wàn)向節(jié)鎖的問題，需要更多機(jī)械部件來(lái)解決。

MEMS陀螺儀相比較體積較大的Gimbal陀螺儀有著更大的優(yōu)勢(shì)，利用科里奧利力來(lái)測(cè)量物體的角速度。

3.磁力計(jì)

三軸磁力計(jì)通過磁敏器件，獲取地磁場(chǎng)在機(jī)體坐標(biāo)系下的三維磁場(chǎng)矢量投影。通過磁力計(jì)對(duì)航向角解算時(shí)，無(wú)需進(jìn)行積分運(yùn)算，因此它是一種長(zhǎng)期穩(wěn)定的器件。

4.GPS

GPS可以提供位置和速度信息，但在某些情況下，如有遮擋物或信號(hào)折射時(shí)，定位精度可能下降。陀螺儀能夠提供短期姿態(tài)角信息，但長(zhǎng)期精度可能受誤差影響。因此，結(jié)合加速度計(jì)、磁力計(jì)和陀螺儀數(shù)據(jù)進(jìn)行姿態(tài)解算，可以獲得長(zhǎng)期穩(wěn)定的姿態(tài)角信息。然而，單獨(dú)使用GPS或氣壓計(jì)也存在一定局限性，所以需要傳感器數(shù)據(jù)互補(bǔ)，以提高導(dǎo)航精度和穩(wěn)定性。

三、傳感器數(shù)據(jù)融合

多傳感器信息融合（Multi-sensor Information Fusion, MSIF）是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)，將來(lái)自多傳感器或多源的信息和數(shù)據(jù)，在一定的準(zhǔn)則下進(jìn)行自動(dòng)分析和綜合，以完成所需的決策和估計(jì)的信息處理過程。

多傳感器融合幾個(gè)概念

硬件同步是利用相同的硬件同時(shí)發(fā)布觸發(fā)采集命令，確保各傳感器在同一時(shí)刻進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和測(cè)量，以獲取相同信息。

軟件同步包括時(shí)間同步和空間同步，前者是通過統(tǒng)一主機(jī)提供基準(zhǔn)時(shí)間，為各傳感器數(shù)據(jù)加上時(shí)間戳，后者是將不同傳感器的測(cè)量值轉(zhuǎn)換到同一坐標(biāo)系中。

多傳感器融合原理類似于人腦處理信息的過程，包括特征提取、模式識(shí)別、關(guān)聯(lián)和利用融合算法得到一致性的目標(biāo)解釋與描述。

2.基本原理

多傳感器融合的基本原理類似于人腦處理信息的方式，通過多層次、多空間的信息組合，產(chǎn)生對(duì)觀測(cè)環(huán)境的一致性解釋。在此過程中，充分利用多源數(shù)據(jù)，最終目標(biāo)是從各傳感器獲得的觀測(cè)信息中導(dǎo)出更多有用信息。具體步驟包括：

多個(gè)傳感器收集目標(biāo)數(shù)據(jù)。

提取觀測(cè)數(shù)據(jù)的特征矢量。

對(duì)特征矢量進(jìn)行模式識(shí)別處理，得到各傳感器關(guān)于目標(biāo)的說明。

將各傳感器關(guān)于目標(biāo)的說明數(shù)據(jù)按目標(biāo)進(jìn)行分組。

利用融合算法將傳感器數(shù)據(jù)合成，得到一致性的解釋與描述。

3.多傳感器的前融合與后融合技術(shù)

3.1后融合算法：

每個(gè)傳感器都獨(dú)立地處理目標(biāo)數(shù)據(jù)生成，擁有自己獨(dú)特的感知方式，如激光雷達(dá)、攝像頭和毫米波雷達(dá)。完成目標(biāo)數(shù)據(jù)生成后，主處理器進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。

3.2前融合算法：

在單一感知算法中，將融合后的多維綜合數(shù)據(jù)處理成一個(gè)超級(jí)傳感器，它具備多種感知能力，如紅外線、攝像頭、RGB和LiDAR的三維信息，相當(dāng)于一雙超級(jí)眼睛。通過在這個(gè)超級(jí)傳感器上開發(fā)自己的感知算法，最終可以輸出一個(gè)結(jié)果層的物體描述。

4.融合算法

對(duì)于多傳感器系統(tǒng)，信息多樣且復(fù)雜，因此融合算法需具備魯棒性和并行處理能力。此外，還需考慮運(yùn)算速度、精度、接口性能、協(xié)調(diào)能力及信息樣本要求。一般而言，具備容錯(cuò)性、自適應(yīng)性、聯(lián)想記憶和并行處理能力的非線性數(shù)學(xué)方法可作為融合方法。

多傳感器數(shù)據(jù)融合方法主要分為隨機(jī)類和人工智能類。

4.1隨機(jī)類

常用的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法包括：

加權(quán)平均法：對(duì)多傳感器提供的冗余信息進(jìn)行加權(quán)平均，得到融合值。

卡爾曼濾波法：適用于實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)多傳感器數(shù)據(jù)融合，通過測(cè)量模型的統(tǒng)計(jì)特性遞推，決定最優(yōu)融合和數(shù)據(jù)估計(jì)。

多貝葉斯估計(jì)法：將每個(gè)傳感器視為一個(gè)貝葉斯估計(jì)，合成一個(gè)聯(lián)合的后驗(yàn)概率分布函數(shù)，提供多傳感器信息的融合值。

D-S證據(jù)推理法：包含基本概率賦值函數(shù)、信任函數(shù)和似然函數(shù)，用于自上而下的推理，分為目標(biāo)合成、推斷和更新三級(jí)。

產(chǎn)生式規(guī)則：通過符號(hào)表示目標(biāo)特征和傳感器信息之間的聯(lián)系，聯(lián)合規(guī)則形成融合，但需要定義每個(gè)規(guī)則的置信因子，引入新傳感器時(shí)需要相應(yīng)的附加規(guī)則。

4.2.AI類

常見的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法包括：

模糊邏輯推理：通過指定0到1之間的實(shí)數(shù)表示真實(shí)度，允許直接在推理過程中表示不確定性，產(chǎn)生一致性模糊推理。相較于概率統(tǒng)計(jì)方法，模糊邏輯更接近人類思維方式，在高層次應(yīng)用中較為適用。然而，由于邏輯推理存在主觀因素，缺乏客觀性，因此不夠成熟和系統(tǒng)化。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有容錯(cuò)性、自學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)能力，能夠模擬復(fù)雜的非線性映射。在多傳感器系統(tǒng)中，各信息源提供的環(huán)境信息具有一定不確定性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)接受的樣本相似性確定分類標(biāo)準(zhǔn)，并通過學(xué)習(xí)算法獲取知識(shí)，實(shí)現(xiàn)不確定性推理和多傳感器數(shù)據(jù)融合。

四、避障常用算法

在介紹避障算法之前，我們先要明確避障算法和路徑規(guī)劃算法的區(qū)別。假設(shè)機(jī)器人已經(jīng)通過導(dǎo)航規(guī)劃算法規(guī)劃了自己的運(yùn)動(dòng)路徑，并開始按照該路徑行進(jìn)。避障算法的任務(wù)是在機(jī)器人執(zhí)行正常行進(jìn)任務(wù)時(shí)，如果傳感器輸入檢測(cè)到障礙物，即時(shí)更新目標(biāo)軌跡以避開障礙物。

1.Bug算法

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圖4.1.1 bug1算法 圖4.1.2 bug2算法

圖4.1.2 bug2算法

圖4.1.1 bug1算法 圖4.1.2 bug2算法

圖4.1.2 bug2算法

Bug算法是一種簡(jiǎn)單直觀的避障算法，其基本思想是在發(fā)現(xiàn)障礙物后，機(jī)器人圍繞其輪廓行走以繞開障礙物。其中，Bug1算法是一種最簡(jiǎn)單的形式，機(jī)器人首先完全繞行障礙物，然后從距離目標(biāo)最近的點(diǎn)脫離。盡管Bug1算法效率低下，但可以保證機(jī)器人達(dá)到目標(biāo)。在改進(jìn)后的Bug2算法中，機(jī)器人開始時(shí)會(huì)跟蹤障礙物的輪廓，但不會(huì)完全繞行一圈。當(dāng)機(jī)器人可以直接移動(dòng)至目標(biāo)時(shí)，就會(huì)從障礙物處分離，以實(shí)現(xiàn)更短的路徑。

除了Bug1和Bug2算法之外，還存在其他變種，如正切Bug算法等。在簡(jiǎn)單場(chǎng)景中，Bug算法易于實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用，但并未考慮機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)限制，因此在復(fù)雜實(shí)際環(huán)境中可能不夠可靠。

2.勢(shì)場(chǎng)法（PFM）

人工勢(shì)場(chǎng)避障控制是一種仿生學(xué)方法，通過建立虛擬勢(shì)場(chǎng)，在機(jī)器人工作空間中實(shí)現(xiàn)局部路徑規(guī)劃。構(gòu)造目標(biāo)位姿引力場(chǎng)和障礙物斥力場(chǎng)，搜索勢(shì)函數(shù)的下降方向，尋找無(wú)碰撞路徑。雖然在靜態(tài)環(huán)境下表現(xiàn)良好，但在動(dòng)態(tài)避障控制中存在局限性，未考慮障礙物的速度和加速度的影響。

勢(shì)場(chǎng)法不僅用于避障，還可用于路徑規(guī)劃。機(jī)器人被處理為勢(shì)場(chǎng)下移動(dòng)的點(diǎn)，目標(biāo)為勢(shì)場(chǎng)中的低谷值，障礙物為勢(shì)場(chǎng)中的高峰，共同作用于機(jī)器人，引導(dǎo)其走向目標(biāo)并避免碰撞。更新勢(shì)場(chǎng)并重新規(guī)劃路徑是檢測(cè)到新障礙物時(shí)所需的操作。

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圖4.1.2 PFM勢(shì)場(chǎng)圖

圖4.1.2 PFM勢(shì)場(chǎng)圖

勢(shì)場(chǎng)法的擴(kuò)展方法是添加轉(zhuǎn)運(yùn)勢(shì)場(chǎng)和任務(wù)勢(shì)場(chǎng)。轉(zhuǎn)運(yùn)勢(shì)場(chǎng)考慮了機(jī)器人與障礙物的相對(duì)方位，任務(wù)勢(shì)場(chǎng)排除了對(duì)近期勢(shì)能無(wú)影響的障礙物，生成更平滑的路徑。盡管理論上存在局限性，但在實(shí)際應(yīng)用中效果良好且易于實(shí)現(xiàn)。3.向量場(chǎng)直方圖（VFH）

VFH算法創(chuàng)建基于極坐標(biāo)的局部地圖，使用柵格圖表示，根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)更新。極坐標(biāo)直方圖顯示了機(jī)器人感知到的障礙物角度和對(duì)應(yīng)的概率。首先識(shí)別允許通過的足夠大的空隙，計(jì)算這些空隙的代價(jià)函數(shù)，并選擇最低代價(jià)的通路。代價(jià)函數(shù)受目標(biāo)方向、機(jī)器人當(dāng)前方向和之前選擇的方向的影響，通過調(diào)整權(quán)重調(diào)整機(jī)器人的選擇偏好。

圖4.3.1

VFH算法的擴(kuò)展包括VFH+算法，考慮了機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)限制和障礙物對(duì)運(yùn)動(dòng)能力的影響。傳統(tǒng)避障方法還包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法訓(xùn)練整個(gè)行走路徑模型，輸入機(jī)器人位姿、速度和傳感器數(shù)據(jù)，輸出期望的目標(biāo)或運(yùn)動(dòng)方向。模糊邏輯方法使用模糊控制器根據(jù)障礙物位置和距離提供轉(zhuǎn)向建議，避免碰撞。

4.模糊邏輯控制

模糊邏輯方法在機(jī)器人避障方面的研究非常豐富，其中一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是無(wú)需創(chuàng)建可分析的環(huán)境模型。另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是可以通過調(diào)整規(guī)則來(lái)適應(yīng)不同情況，因?yàn)槊織l規(guī)則都有明確的物理意義。模糊控制規(guī)則是核心。

圖4.4.1

當(dāng)前研究的新趨勢(shì)之一是模糊邏輯方法的漸增本質(zhì)，特別是在模糊控制規(guī)則的自動(dòng)生成方面。這意味著算法具有在線模糊規(guī)則學(xué)習(xí)能力，能夠自動(dòng)獲取數(shù)據(jù)并生成規(guī)則，實(shí)現(xiàn)更智能的避障行為。

5.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)避障控制法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有并行計(jì)算能力的系統(tǒng)，由多個(gè)神經(jīng)元按一定拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)連接而成。它擁有強(qiáng)大的非線性擬合和多輸入多輸出處理能力。在機(jī)器人中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦信息處理，以獲取類似于人腦的能力。對(duì)于智能機(jī)器人，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息融合具有多重優(yōu)勢(shì)，包括大規(guī)模并行處理、分布式信息存儲(chǔ)、自適應(yīng)、自組織、學(xué)習(xí)、聯(lián)想和容錯(cuò)功能，使其接近人腦的信息處理方式。

6. 柵格法避障控制法

使用啟發(fā)式算法在柵格中搜索路徑是常見方法。每個(gè)柵格都有通行因子，將路徑規(guī)劃轉(zhuǎn)化為尋找最優(yōu)路徑問題。搜索過程利用四叉樹或八叉樹表示工作空間。柵格法以基本單元為最小柵格粒度，根據(jù)基本單元情況確定柵格通行性。柵格粒度越小，障礙物表示更精確，但可能占用更多存儲(chǔ)空間且增加計(jì)算復(fù)雜度。

五、路徑規(guī)劃算法

在規(guī)劃模塊中，需要明確幾個(gè)經(jīng)常容易混淆的概念：

運(yùn)動(dòng)規(guī)劃（Motion Planning）

路徑規(guī)劃（Path Planning）

軌跡規(guī)劃（Trajectory Planning）

運(yùn)動(dòng)規(guī)劃=路徑規(guī)劃+軌跡規(guī)劃。

路徑規(guī)劃：在已知幾何約束情況下（如障礙物、地圖信息），求解一條無(wú)碰撞路徑。

軌跡規(guī)劃：在已知運(yùn)動(dòng)學(xué)約束情況下（如時(shí)間約束、速度約束等），求解軌跡。

目標(biāo)

路徑規(guī)劃（Path Planning）的目標(biāo)是找到成本最小的路徑，需要考慮地圖、起始地點(diǎn)、目標(biāo)地點(diǎn)和成本函數(shù)等條件。

路徑規(guī)劃主要由兩部分組成：路徑搜索和軌跡規(guī)劃。路徑搜索是在地圖中尋找一條避開障礙物的路徑，而軌跡規(guī)劃則對(duì)搜索到的路徑進(jìn)行優(yōu)化，以符合機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)約束。

在示意圖中，路徑搜索得到的路徑（標(biāo)記為a）是一條無(wú)碰撞的路徑，經(jīng)過軌跡規(guī)劃后（標(biāo)記為b），路徑滿足機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)約束，成為一條可執(zhí)行的路徑。

2. 分類

路徑規(guī)劃（搜索）的算法主要可分成這三類，后續(xù)的章節(jié)也是按照以下的順序進(jìn)行介紹的。

2.1 基于搜索的算法

Dijkstra、A*、JPS

2.2 基于采樣的算法

PRM、RRT、RRT*

2.3 滿足動(dòng)力學(xué)約束的搜索算法

Hybrid A*

六、SLAM

SLAM的英文首字母縮寫是Simultaneous Localization And Mapping，通常翻譯為同時(shí)定位與建圖或同時(shí)定位與地圖構(gòu)建。

「同時(shí)定位與地圖構(gòu)建」聽起來(lái)可能有些拗口，因此我們先用一個(gè)日常生活中形象的例子來(lái)說明。

1.初步認(rèn)識(shí)SLAM

我們知道現(xiàn)在有不少家用的掃地機(jī)器人，可以代替人對(duì)室內(nèi)進(jìn)行自動(dòng)清掃。早期的機(jī)器人只能簡(jiǎn)單地避障，效率低下。而現(xiàn)在隨著SLAM技術(shù)在掃地機(jī)器人中的應(yīng)用，現(xiàn)在的掃地機(jī)器人已經(jīng)變的非常智能，可以實(shí)現(xiàn)智能的清掃路徑規(guī)劃和高級(jí)功能，如自動(dòng)回充和斷點(diǎn)續(xù)掃。

根據(jù)前面介紹，我們總結(jié)一下，要實(shí)現(xiàn)智能的清掃，掃地機(jī)器人需要具備以下能力。

定位（Localization）：知道自己在房間的具體位置。

建圖（Mapping）：了解整個(gè)房間的地面結(jié)構(gòu)信息。

路徑規(guī)劃（Route Planning）：以最短路徑到達(dá)指定地點(diǎn)（如充電器）進(jìn)行自動(dòng)充電。

具備以上能力后，掃地機(jī)器人可以智能地規(guī)劃清掃路線，根據(jù)建立好的地圖進(jìn)行清掃，隨著使用時(shí)間增長(zhǎng)，建立的地圖會(huì)越來(lái)越準(zhǔn)確，清掃路線也會(huì)越來(lái)越高效。

看明白了上面的例子，我們給出SLAM的定義。SLAM是指在未知環(huán)境中，某種移動(dòng)設(shè)備（如機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、手機(jī)等）觀測(cè)自身位置、姿態(tài)和軌跡，并根據(jù)此信息增量式地構(gòu)建地圖的過程。定位和建圖相輔相成，地圖提供更好的定位，定位又進(jìn)一步擴(kuò)建地圖。路徑規(guī)劃是在此基礎(chǔ)上的高級(jí)功能，不屬于SLAM討論范疇。

2.SLAM的應(yīng)用

SLAM主要使用激光雷達(dá)和視覺兩種傳感器。早期SLAM研究主要采用激光雷達(dá)，其優(yōu)點(diǎn)是精度高、解決方案成熟，但缺點(diǎn)也明顯，如價(jià)格高、體積大、信息不直觀等。

視覺SLAM則使用攝像頭作為主傳感器，利用視頻流實(shí)現(xiàn)同時(shí)定位和建圖。視覺SLAM廣泛應(yīng)用于AR、自動(dòng)駕駛、智能機(jī)器人、無(wú)人機(jī)等領(lǐng)域。SLAM的核心是定位和建圖。

SLAM在自動(dòng)駕駛中的關(guān)鍵作用是精確定位汽車的位置，當(dāng)然建圖也同樣重要。有人可能會(huì)問：現(xiàn)在手機(jī)上的地圖應(yīng)用（如百度、高德、騰訊等）已經(jīng)可以定位了，為什么還需要SLAM來(lái)定位呢？這是因?yàn)槟壳暗牡貓D應(yīng)用在室外定位和導(dǎo)航方面確實(shí)做得很好，并衍生出許多基于地理位置的游戲、社交和生活類應(yīng)用。然而，現(xiàn)有的定位系統(tǒng)仍然存在以下兩個(gè)主要問題。

地圖App使用GPS定位，但其精度僅達(dá)數(shù)米，無(wú)法確定車輛所在車道。

圖6.2.1

GPS僅室外有效，對(duì)于建筑內(nèi)、洞穴等區(qū)域失效。

為了解決GPS失效區(qū)域的定位問題，目前最有效的方法之一就是使用SLAM技術(shù)。

同樣的，對(duì)于室內(nèi)使用的自主移動(dòng)機(jī)器人來(lái)說，定位也完全依賴SLAM技術(shù)。如下圖是單目SLAM的過程。此外像京東，阿里這種大型的電商已經(jīng)在自己的倉(cāng)庫(kù)配備了倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人，也稱AGV（Automated Guided Vehicle），可以根據(jù)建立的地圖確定自身的位置，然后根據(jù)任務(wù)需求進(jìn)行路徑規(guī)劃來(lái)搬運(yùn)貨物。

近年來(lái)，消費(fèi)級(jí)RGB-D相機(jī)的普及使室內(nèi)三維重建成熱門方向。使用這種相機(jī)可生成室內(nèi)場(chǎng)景的三維模型，應(yīng)用廣泛?？捎糜谛〕叨热S建模，如手機(jī)單目攝像頭掃描物體，也可用于較大尺度場(chǎng)景，如Google Project Tango利用魚眼攝像頭對(duì)室外場(chǎng)景進(jìn)行三維重建。重建結(jié)果可用于多種功能，如室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)游戲和三維漫游等。

圖6.2.2