您好,我的名字是Mathworks的olivier。该视频在2016年MARS机器人挑战上的上下文中录制了,我将为您提供当前算法的概述,您将不得不提高竞争。
在该模型中,我们将专注于包含机器人控制算法的InputProcessing子系统,更精确地培养了所有决定的脑图。
让我们开始仿真以遵循算法。
默认状态“探索”在速度模式下控制机器人:变量模式设置为速度,意味着我们将以CM / S以CM / S和角度速度设置为DEG / s的速度。如果没有检测到障碍物,则机器人将以50cm / s的速度向前移动(并且没有旋转)。还有2种类型的障碍物检测。障碍物意味着机器人前面存在障碍物,因此机器人停止(速度= 0),并且施加了30 deg / s的角速度直到完成避障。障碍物校正意味着机器人的一侧存在障碍物,在这种情况下,机器人减速(速度= 30cm / s),并且施加50deg / s的角速度。您可以看到使用“校正标志”计算角度速度,该变量给出了关于首选方面的信息,以根据障碍位置转动。
只要没有通过相机检测到任何网站即可,机器人保持探索状态。当网站距离与0不同时,这意味着相机正在检测到某些东西,当前状态改变为基于摄像机信息(距离和轴承变量)计算现场距离和角度的目标距离。在这种模式下,减小机器人速度和相应的角度速度设置为相机数据。从这个TargetInview状态出来有2个可能性:任何一个网站都不看作,所以机器人回到探索状态,或者到目标的距离低于35厘米,GotoTarget成为当前状态。
当距离变得太小时(在这种情况下35厘米下),相机不再能够看到该网站。命令模式更改为距离,并使用最后计算值的距离和角度到达网站。
最后,通过机器人计算的剩余距离用于识别目标何时何时何时达到目标并切换到所有机器人移动停止的状态的“等待得分”状态。3秒后,机器人返回探索状态。
这是对机器人算法的这种简短介绍的结束,我希望它能够帮助您更好地了解机器人如何工作。随意添加/删除/修改此现有基础上的元素,并利用模拟以构建稳健和高效的算法。
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