你好,我的名字是来自MathWorks公司奥利维尔。此视频被记录了2016年的任务在火星上的机器人挑战赛的情况下,我会给你目前的算法,你将不得不提高竞争的概述。
在模型中,我们将重点放在InputProcessing子系统包含机器人控制算法,并在采取一切决定更确切地说,脑图。
让我们开始模拟跟踪算法。
默认状态“探索”控制机器人在速度模式:模式设置为SPEED意义,我们将在设置厘米/秒的速度机器人和角速度在度/秒的变量。如果没有检测到障碍物,机器人将与50厘米/秒(并且没有旋转)的速度向前移动。也有2种类型的障碍物检测的。避障装置,有在机器人的前方的障碍物,所以机器人停止(速度= 0)和30度的角速度/ s的施加直到障碍物躲避被完成。障碍物校正装置,有和50度的角速度S被施加/机器人减慢在机器人的一侧的障碍物,在这种情况下(=厘米/秒30速度)。可以看到,角速度使用“校正标志”计算的,该变量给出关于优选侧的信息根据障碍物位置转动。
因为没有网站是由相机检测机器人停留在探索状态长。当现场距离不同于0,这意味着照相机正在检测的东西,电流TargetInView状态的变化,其中位点的距离和角度是根据照相机信息(距离和方位的变量)来计算。在这种模式下,机器人速度降低和角度速度被相应地设置到相机数据。有以下两种方式从该TargetInView状态出去:要么网站的视图出所以机器人回来探索状态或对象的距离低于35厘米,GoToTarget成为当前状态。
当距离变得过小(35厘米),此相机是没有更多能看到的部位。命令模式改变为距离并使用用于距离和角度的上一次计算的值到达的部位。
最后,由机器人计算出的剩余距离用于识别何时达到目标,并且其中所有机器人运动停止切换到“等待得分”状态。3秒钟之后,机器人可以追溯到探索状态。
这是这个简短的开场白,机器人算法的最后,我希望它会帮助你对如何机器人工程更好地理解。随意添加/删除/修改元素这个现有的基础上,采取模拟的优势,建立一个强大的和高效率的算法。
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