如何实现移动机器人自主导航?

　　如何实现移动机器人自主导航?一起来看看吧!!!

　　多项传感器技术可用于移动机器人自主导航，但在实际场景中，机器人所处的环境是动态、可变和未知的，而要实现“穿梭自如”，还需要强大的算法支持。

　　如何实现移动机器人自主导航?

　　1.遗传算法

　　基因算法(geneticalgorithm，简称GA)是一种在计算数学中最优的搜索算法，是一种进化算法。进化论是在进化生物学的基础上发展起来的，它吸收了遗传、突变、自然选择和杂交等现象。它利用从自然进化中提取的若干算子，对编码的参数字符串进行遗传运算，包括复制算子(ReproductionorSelect)、交叉算子(Crossover)、变异算子(Mutation)。

　　主要特点：

　　(1)在结构对象上直接运算，没有对功能连续性和求导的限制;

　　(2)该算法具有内隐并行性和良好的全局寻优能力;

　　(3)利用概率化搜索方法，自动获取并引导优化搜索空间，自适应地调整搜索方向，而无需确定规则。

　　所以它在组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制以及人工生命等方面得到了广泛的应用。

　　2.试探搜索算法

　　启发性搜索算法，是在状态空间中的搜索，对每一次搜索的位置进行评估，然后再从该位置进行搜索直至目标，我们称之为“最优搜索”或“启发式搜索”。

　　好处是可以省略大量无谓的搜索路径，提高搜索效率。

　　一般情况下，机器人的导航规划可分为地图构造、自我定位、路径规划和轨迹规划四部分。

　　3.神经网络算法

　　神经网络(neuralnetwork，简称NN)是模拟生物神经网络结构与功能的数学模型或计算模型。

　　在动态神经网络的基础上，动态神经网络可以根据机器人复杂的环境状态，自动调节其结构，从而实现机器人状态与避障动作间的映射关系，从而有效地降低机器人的运算压力。此外，还通过神经网络避障与混合智能系统(HIS)连接，使得移动机器人的认知决策避障能力与人类相似。

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