轮式移动机器人的避障

资 源 简 介

轮式移动机器人的避障

详 情 说 明

轮式移动机器人的避障技术是实现智能自主导航的核心功能之一。在家庭服务、仓储物流、工业巡检等场景中，机器人需要安全高效地绕过障碍物，同时保持稳定的运动控制。

避障通常依赖多传感器融合，如激光雷达、超声波或深度相机，实时感知周围环境。通过SLAM（同步定位与地图构建）技术，机器人可构建环境地图，并利用路径规划算法（如A*、DWA或RRT）计算最优轨迹。

在动态环境中，实时性尤为重要。避障算法需结合运动学模型，确保机器人在避障时仍能维持平滑运动。例如，采用动态窗口法（DWA）可评估机器人在速度空间内的可行运动范围，兼顾避障与目标点趋近的需求。

此外，避障策略还需考虑机器人动力学约束，如最小转弯半径、加减速限制等，以避免急停或侧翻。对于复杂场景，可结合机器学习（如强化学习）优化避障决策，提高适应性。

轮式机器人的避障性能直接影响其应用可靠性，持续优化感知、决策与控制环节是提升自主导航能力的关键。