障碍警报系统
障碍警报系统
提问于 2009-11-08 17:12:13
哪一种算法是设计具有潜在预测逻辑的避障系统的最佳算法？
我使用的是微波雷达系统，它给出了各种障碍物的坐标和速度。在此基础上，提出了一种识别最关键障碍的算法，并对汽车/飞机驾驶员进行预警。主要关注的是预测部分。系统不仅要识别当前的障碍，还要根据速度分量来寻找未来的碰撞。是可能探索的策略(卡尔曼、扩展卡尔曼、神经网络、进化算法)。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2009-11-24 22:16:13
在考虑哪种策略是合适的之前，您需要考虑哪些约束描述障碍物和车辆的运动，通常这些约束被合并成一组微分方程。没有这些信息，就不可能提出任何合理的建议。
systems.
- Neural滤波器是线性系统的最优预测器，或可以用线性系统逼近一个或多个点的系统。
- EKFs或UKFs更常用于非线性
- 网络，进化算法可能不值得考虑--对于障碍物跟踪问题有更好的解决方案。
纯粹的避障可以追溯到传统的机器人技术，计算资源最少。这包括Brook的包含式架构和Khatib的潜在领域。然而，冲突避免系统的大部分工作实际上与避免障碍无关，而在于规划配置(或状态)之间的有效路径。目前的车辆规划技术(用于DARPA城市挑战和一些JPL漫游者)似乎是离线运动动力学轨迹生成和D*-Lite算法的混合体。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/1697187
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