机器人运动静态避障和动态避障

资 源 简 介

机器人运动静态避障和动态避障

详 情 说 明

机器人运动中的避障技术是实现自主移动的核心能力之一。根据环境障碍物的特性，避障可分为静态避障和动态避障两种主要类型。

静态避障主要处理固定不变的障碍物，如墙壁、家具等固定物体。这类避障通常采用基于地图的路径规划算法，首先通过传感器建立环境地图，然后在已知地图上规划出一条避开所有静态障碍物的最优路径。常见的实现方法包括A*算法、Dijkstra算法等搜索算法，以及人工势场法等局部规划方法。

动态避障则需要应对移动中的障碍物，比如行人、其他移动机器人等。这类场景要求实时感知环境变化，并能快速调整运动轨迹。动态避障通常结合传感器数据流进行实时处理，使用基于速度障碍法、动态窗口法等方法计算安全的避让路径。现代方法还会结合机器学习来预测动态障碍物的运动趋势，提前做出避让决策。

在实际应用中，机器人通常需要同时处理静态和动态避障。一种常见的架构是分层处理：上层进行全局路径规划避开静态障碍，下层进行局部调整应对动态障碍。这样的分层设计能够在保证整体路径最优性的同时，具备应对突发情况的灵活性。

避障算法的性能直接影响机器人的运动安全性和效率，因此在设计时需要综合考虑传感器的精度、算法的实时性以及对不确定因素的鲁棒性等因素。