使用距离传感器读数和差动驱动机器人的机器人姿态创建环境地图。您可以通过使用range sensor对象模拟的距离传感器读数创建地图。微分驱动运动学模型是基于速度指令来模拟机器人在房间内的运动。距离传感器根据机器人沿路径行走时的姿态给出距离读数。

演示如何使用概率路线图(PRM)路径规划器计算给定地图上两个位置之间的无障碍路径。PRM路径规划师利用自由空间中随机采样的节点在给定的映射的自由空间中构造一个路线图，并将它们彼此连接起来。一旦构建了路线图，您就可以查询从地图上给定的起始位置到给定的结束位置的路径。

演示如何在给定地图上的三个位置之间为移动机器人执行无障碍路径。预计机器人将访问一个仓库中的三个位置:充电站、装卸站和卸货点。访问这些位置的顺序由调度程序决定。调度程序给每个机器人一个目标姿态来导航。机器人根据机器人当前的姿态规划路径，使用Pure Pursuit控制器跟踪路径点。差动驱动运动学模型块采用纯追踪控制器的线速度和角速度对简化的运动学进行建模。本示例构建在Simulink示例中的微分机器人的规划路径之上。金宝app

控制和模拟多个机器人在仓库设施或配送中心的工作。机器人带动周边设施拿起包，并提供他们站进行存储或处理。此示例建立在一个仓库机器人例如，驱动围绕同一设施的单个机器人执行任务的顶部。

在Gazebo中模拟一个仓库机器人。Gazebo使您能够模拟一个使用距离传感器的移动机器人，同时在模拟环境中执行某些任务。本示例详细介绍了如何使用模拟器应用Warehouse Robot的Execute Tasks示例，其中机器人在仓库场景中交付包。该机器人利用露台上模拟的距离传感器来检测和避免与动态环境可能发生的碰撞。

使用Gazebo示例在仓库中模拟移动机器人的扩展。通过实例说明了将PRM路径规划器改为A*规划器，并添加矢量场直方图(VFH)算法来避免障碍物。

采用深确定性政策梯度（DDPG）的强化学习，以开发用于移动机器人避开障碍物的策略。对于DDPG算法的简要介绍，见深确定性政策梯度代理。