機器人技術基礎系列：規劃與導航
概覽
自主移動機器人的規劃與導航包括利用有目的的抉擇制定和執行來使系統實現最高級的目標。機器人是否勝任導航的能力必須通過兩個技能來證明：路徑規劃和避障。
目錄
1.路徑規劃2.避障3.在中LabVIEW使用算法
路徑規劃
快遞分揀機器人發展趨勢給定地圖和目的地情況下的路徑規劃指的是機器人通過軌跡識別行進至目的地的能力。路徑規劃是至關重要的問題解決能力，因為機器人必須有能力決定在到達目的地前的路程中如何行進。
智能的分揀機器人介紹路徑規劃可分為兩部分：表達與算法。路徑規劃人員首先將機器人環境轉化為適合路徑規劃的形式。一些常用的技術包括廣義的Voronoi圖、規則網格和四叉樹。路徑規劃算法通常可用于幾乎所有配置空間的表達，雖然某些方法會更適合特定表達。圖1展示了LabVIEW中繪制的Voronoi圖。
圖1.LabVIEW中的Voronoi圖
由于多數表達可轉換為圖表，初始節點和目標節點之間的路徑可通過圖搜索算法來計算。圖搜索算法被計算機科學充分理解，然而，許多算法要求程序訪問圖上的每個節點，以此來決定初始節點和目標節點間的最短路徑。對于松連通圖來說，訪問每個節點是容易計算的，如Voronoi圖；但對于緊連通圖來說計算開銷迅速變大，如規則網格圖。
避障
路徑規劃人員僅考慮預先知道的環境障礙。在路徑執行中可能由于地圖精度或動態環境等因素，造成機器人真實傳感器的值與預期值之間存在差異。因此，機器人必須能根據真實傳感器的值實時改變運動路徑。這正是避障能力重要的原因。一些通用的避障方法包括Bug算法、VFH算法。
Bug算法
一種直接的路徑規劃方法是沿機器人行進路線中每個障礙的輪廓繞行。Bug1算法中，機器人完全沿障礙物輪廓環繞，并在到達離目標地點最近的點時分離。這種方法效率低，但能確保機器人到達任何可到達的目標。Bug2算法中，機器人先沿障礙物輪廓行進，當達到可直達目標地點的位置時立刻分離。Bug2算法顯著縮短了機器人的行進路程，但仍不是最優的。
VFH算法
北京分揀機器人使用說明Bug算法的一個限制是機器人每一刻的行為一般為傳感器最近時刻讀數的函數。這就可能導致機器人的瞬時傳感器讀數不能為穩定的避障能力提供足夠的信息。VFH技術通過創建機器人周圍環境的地圖克服了該限制。在避障時生成極坐標柱狀圖來確定轉向。首先，識別能夠讓機器人通過的所有通道。然后，執行考慮目標方向、輪方向和前一刻方向的代價函數。
圖2.LabVIEWVI的前面板運行VFH避障算法
在中LabVIEW使用算法
通過LabVIEW用戶可選擇最有效的語法來開發算法，或使用內置工具來導入其它基于文本語言寫的算法。繼承代碼中已有的搜索算法及其它機器人庫可輕松導入LabVIEW、LabVIEWReal-TIme和LabVIEWFPGA中。
調用函數庫節點
LabVIEW用戶可利用調用庫函數節點在Windows機器和實時嵌入式控制器中調用DLL。該節點用于在LabVIEW中創建調用專為LabVIEW編寫的已有庫或新庫的接口。下圖的調用庫函數節點輸入4個字節的浮點數，并輸出其平方值。
分揀機器人目標客戶快遞分揀機器人現場圖3.調用函數庫節點可在LabVIEW中用于導入繼承代碼
分揀機器人系統設計公式節點
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