机器之心报道 机器之心编辑部 走机器的路,让你看一下。 在机器人研究领域,给定某一特定任务之后,如何规划机器人的运动方式至关重要。 最近,GitHub 上开源了一个存储库,该库实现了机器人技术中常用的一些路径规划算法,大部分代码是用 Python 实现的。值得一提的是,开发者用 plotting 为每种算法演示了动画运行过程,直观清晰。 项目地址: https://github.com/zhm-real/PathPlanning 该开源库中实现的路径规划算法包括基于搜索和基于采样的规划算法,具体目录如下
总之,机器人提示词工程师需要具备全面的技术能力、创新能力、沟通能力和自我学习能力,能够不断提升自己的能力和水平,满足客户的需求。
《2021年家电市场总结及2022年趋势展望》系列报告显示2021年清洁电器全渠道零售额309亿元,同比增长28.9%,零售量2980万台,同比增长2.6%,清洁电器呈快速增长态势。作为清洁电器占比最大的品类之一,扫地机器人表现尤为突出。近几年,扫地机器人的产品功能逐渐完善,逐渐摆脱“人工智障”称号,市场接受度迅速提高。扫地机器人其实并非新兴物种,它的诞生甚至可以追溯到20世纪末。但长期以来,由于其产品体验感不尽人意、产品功能不够完善、工作不够“聪明”、无法解决“用户痛点”,饱受诟病,被称为“人工智障”。过去的产品力缺陷主要对应扫地机器人的导航技术、避障技术及清洁技术局限性,新兴企业如石头科技、云鲸等强势崛起,不断创新迭代技术,扫地机进入从“能用”到“好用”的渐进式创新阶段,国内扫地机器人市场迎来高增长。[补充参考文献1,后续列入参考文献中]
路径规划是指在给定起点和终点的情况下,确定一条从起点到终点的最佳路径的过程。它是计算机科学、人工智能和自动化领域中的一个重要问题,广泛应用于自动驾驶、物流配送、无人机导航等领域。
无人驾驶系统非常复杂,由多个模块组成,例如感知、融合、规划、控制、定位等等组成。其中规划主要包括行为决策、运动轨迹规划等等。
随着机器人技术、智能控制技术、硬件传感器的发展,机器人在工业生产、军事国防以及日常生活等领域得到了广泛的应用。而作为机器人行业的重要研究领域之一,移动机器人行业近年来也到了迅速的发展。移动机器人中的路径规划便是重要的研究方向。移动机器人的路径规划方法主要分为传统的路径规划算法、基于采样的路径规划算法、智能仿生算法。传统的路径规划算法主要有A*算法、Dijkstra算法、D*算法、人工势场法,基于采样的路径规划算法有PRM算法、RRT算法,智能仿生路径规划算法有神经网络算法、蚁群算法、遗传算法等。
Navigation Stack是一个ROS的metapackage,里面包含了ROS在路径规划、定位、地图、异常行为恢复等方面的package,其中运行的算法都堪称经典。Navigation Stack的主要作用就是路径规划,通常是输入各传感器的数据,输出速度。一般我们的ROS都预装了Navigation。 Navigation Stack的源代码位于https://github.com/ros-planning/navigation,包括了以下几个package:
一定会遇到各种艰难险阻,有可预知的,静态障碍物,或不可预知的,动态障碍物,或者两者皆有。
路径规划 多智能体强化学习路径规划 基于以上分析,移动机器人智能路径规划方法研究虽然取得了重要成果,但仍存在局限性,如遗传算法、蚁群算法容易陷入局部最优,神经网络算法需要大量样本。目前的改进算法以多种算法相结合、分层优化等方式为主,虽弥补了缺点,但存在诸多发展瓶颈,如算法复杂度增加,收敛速度慢。 较于其他算法,强化学习,学习能力强,适应复杂未知环境,但目前强化学习的试错学习、状态泛化,需要耗费大量资源。 避障方法 集群协同避障汇总 奖惩函数 与 避障的关系 人工势场法 人工势场路径规划技术的基本思想是将机器
机器人的算法大方向可以分为感知算法与控制算法,感知算法一般是环境感知、路径规划,而控制算法一般分为决策算法、运动控制算法。环境感知算法获取环境各种数据,通常指以机器人的视觉所见的图像识别等,当然还有定位机器人的方位——slam,对于不同的机器人而言所处的环境各有千秋。其实我们常见的扫地机器人就是一种定位机器人(slam算法控制的),扫地机器人的行为决策和控制算法都是极其简单的,当遇到阻挡物时调整运动方位即可,扫地部件一致处于工作状态,当然这也是最原始最简单的。
导航模块是机器人系统中的一个重要组件,用于实现机器人在环境中的自主导航和路径规划。
问题描述 该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述,一块木板有数百个小孔(坐标已知),现在需要通过机械臂在木板上钻孔,要求对打孔路径进行规划,力求使打孔总路径最短,这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。 数学模型建立 问题分析 机械臂打孔生产效能主要取决于以下三个方面: 单个孔的钻孔作业时间,这是由生产工艺所决定的,不在优化范围内,本文假定对于同一孔型钻孔的作业时间是相同的。 打孔机在加工作业时,钻头的行进时间。 针对不同孔型加工作业时间,刀具的转换时间。 在机
如果说过去是算法根据芯片进行优化设计的时代,那么英特尔对 Mobileye 的收购,预示着一个新时代的到来:算法和芯片协同进化的时代。今天我们着重了解下智能驾驶发展驱动下,「算法」这一细分技术领域都有哪些创新和进步。
标题:Research on SLAM and Path Planning Method of Inspection Robot in Complex Scenarios
本基于java+路径规划+CS架构实现的A星算法求解最短路径问题演示程序,系统采用多层C/S软件架构,采用java 编程语言开发技术实现A*算法求解地图中的最短路径问题,实时获取计算用户在地图中设置的障碍点信息,计算可以完成路径规划的最短路径,提供完分析最短路径长度,重置地图,查看程序运行报告等功能,并且在程序运行界面提供完善的规则说明等。
该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述,一块木板有数百个小孔(坐标已知),现在需要通过机械臂在木板上钻孔,要求对打孔路径进行规划,力求使打孔总路径最短,这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。
该算法利用扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter, EKF)实现传感器混合本地化。
其主要特点有以下三点:选择了在实践中广泛应用的算法;依赖最少;容易阅读,容易理解每个算法的基本思想。希望阅读本文后能对你有所帮助。
这几年扫地机器人越来越火,其路径规划由最初随机算法,到简单规划算法,再到激光slam以及视觉slam算法等,代表机器人国外有irobot等几家公司,国内有科沃斯等,最近尝试了一下最基本的仿真,其他功能后续完善。
无人驾驶规划系统的分层结构设计源于2007年举办的DAPRA城市挑战赛,在比赛中多数参赛队都将无人车的规划模块分为三层设计:任务规划,行为规划和动作规划,其中,任务规划通常也被称为路径规划或者路由规划(Route Planning),其负责相对顶层的路径规划,例如起点到终点的路径选择。
RRT*算法是一种基于随机采样的路径规划方法,不仅具有概率完备性,还具有渐进优化能力。假设 代表 维构型空间,
作者:Haotian Wang,Xiaolong Zhou,Jianyong Li,Zhilun Yang,Linlin Cao
快速随机搜索树(RRT)算法是基于随机采样的路径规划算法,它相比于其他算法的一个优势在于可以有效地将非完整约束考虑在算法内部,从而避免了复杂的运动学约束的考虑,使得路径规划问题简单化。
经典的Dijkstra算法是一种Graph Based的单源最短路径规划算法,可以解决带权重有向图的最短路径规划问题。双向Dijkstra算法是对经典Dijkstra算法的一种优化方法,其主要思想就是
如何安全有效的规划行驶路线,是自动驾驶汽车需解决的最大的难题之一。事实上,路径规划技术,现阶段是一个非常活跃的研究领域。路径规划之所以如此复杂,是因为其涵盖了自动驾驶的所有技术领域,从最基础的制动器,到感知周围环境的传感器,再到定位及预测模型等等。准确的路径规划,要求汽车要理解我们所处的位置以及周边的物体(其他车辆、行人、动物等)会在接下来的几秒钟内采取什么样的行为。另一项关键技术是轨迹生成器(trajectory generator),其产生输入路径规划算法的参考轨迹。
用实验车运行Autoware,首先要调通控制底层,底层一般是CAN通讯,有pci接口的can或者usb-can,调试相关驱动使得程序能够控制车辆的油门、制动和转向,有这些最基础的功能后就够了。
1.AnomalyGPT: Detecting Industrial Anomalies using Large Vision-Language Models
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书
社会智能化的发展趋势和日益多元化的实际需求,奠定了物流运输行业对于实现智能规划的需求,车辆路径规划问题是其中的重点研究对象。
亚马逊无人仓和KIVA搬运自动机器人的出现掀起了仓库AGV调度研究及应用的热潮。先进的搬运机器人智能调度算法是无人仓系统高效落地应用的关键,市场需求极大。本文作者基于多年的专业研究提供了仓库搬运机器人调度优化与仿真的相关建议以供行业参考。
作者简介:byheaven,2018年加入美团无人配送部,目前在pnc组负责决策规划相关工作。
飞机蒙皮、船舶舱体、高铁车身等大型复杂部件高效高品质制造是航空航天、海洋舰船、轨道交通等领域重大装备发展的根基,是国家加快培育及发展的战略性新兴产业,在引领国民经济发展、服务国家重大需求等过程中发挥着至关重要的作用[1]。
思岚科技专栏 作者:思岚科技 在此专栏文章中,思岚科技将对机器人定位导航技术中的 SLAM 进行细致讲解。 地图的四种表示方法 智能服务机器人正成为行业的风口浪尖,从清扫机器人开始,家庭陪伴机器人、送餐机器人等陆续进入公众视线。 在讨论这类机器人是否能解决实际问题时,自主定位导航技术作为机器人智能化的第一步正不断引起行业内的重视。同时,作为自主定位导航技术的重要突破口,SLAM 技术也成为关注焦点。 正如图中所示,机器人自主定位导航技术中包括定位、地图创建与路径规划(运动控制),而 SLAM 本身只是完成
在自主移动机器人路径规划的学习与开发过程中,我接触到Time Elastic Band算法,并将该算法应用于实际机器人,用于机器人的局部路径规划。在此期间,我也阅读了部分论文、官方文档以及多位大佬的文章,在此对各位大佬的分享表示感谢。在本文中,我将分享Time Elastic Band算法的原理、个人对Time Elastic Band算法的理解以及在ROS下通过teb_local_planner对该算法进行演示和讲解。
人工势场法是局部路径规划的一种比较常用的方法。这种方法假设机器人在一种虚拟力场下运动。
作者简介:申泽邦(Adam Shan),兰州大学在读硕士研究生,主攻无人驾驶,深度学习;兰大未来计算研究院无人车团队骨干,在改自己的无人车,参加过很多无人车Hackathon,喜欢极限编程。
针对多任务点的全局路径规划,是指在存在静态障碍物的环境中,给定水面无人艇起始点、目标点以及多个任务点的情况下,设计从起始点出发,安全地遍历各个任务点,最终返回目标点的全局路径,要求行驶的航路代价总和最小。 本文主要解决水面无人艇在对多个任务点进行全局路径规划时的设计和实现算方法,相关研究和设计已在 International Journal of Vehicle Autonomous Systems (IJVAS) EI期刊发表。附InderScience Publiers - IJVAS的官方文献下载链接 Design and Implementation of Global Path Planning System for Unmanned Surface Vehicle among Multiple Task Points,以及arXiv的下载链接。官方文献下载链接需要科学上网才可以打开。 本文主要讨论论文的实现原理,并给出部分程序源代码,方便后来者研究和参考。
自动驾驶技术正逐渐成为现实,而Autoware是一个开源的自动驾驶软件框架,旨在为开发人员提供一个完整的解决方案。本文将对Autoware的源码进行剖析,并介绍如何进行实际的开发实践。
最近,我一直在和实验室的研究生一起研究移动机器人。我们通过尝试替换ROS中的一些默认包,学习了解了一个典型的机器人技术栈的各种算法。我的主要研究领域是规划和强化学习,而不是机器人学,所以学习曲线挺陡峭的。机器人需要知道如何在环境中定位自己,或者找到自己的位置,即时绘制环境地图,避开随时可能出现的障碍物,控制自己的电动机以改变速度或方向,制定解决任务的计划等等。
AI 科技评论按:7 月 29 日,YOCSEF TDS《深度强化学习的理论、算法与应用》专题探索报告会于中科院自动化所成功举办,本文为报告会第一场演讲,讲者为滴滴副总裁、AI Labs 负责人叶杰平教授,演讲题为「深度强化学习在滴滴的探索与实践」,AI 科技评论对本次演讲内容进行了重点整理。
此部分学习内容适合工业工程,管理科学与工程,信息管理,物流管理,系统工程等相关专业的2021级(大一)本科生。只需要有C++,Java编程基础即可,不需要任何数学基础,也不需要运筹学基础,推文由简到难递进,适合自学!大一可以把这些文章掌握,你就真正入门决策优化算法这个领域了。 在朋友圈转发此推文,并且集齐20个赞,可被邀请加入数据魔术师2021级本科学习交流群,会有高年级本科生,硕士生、博士生和老师在群里提供指导和讨论。入群方式见文末! 干货 | 用模拟退火(SA, Simulated
论文地址:https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/08839514.2023.2254048
无人驾驶系统的核心可以概述为三个部分:感知(Perception),规划(Planning)和控制(Control),这些部分的交互以及其与车辆硬件、其他车辆的交互可以用下图表示:
注:最近学习ROS的激光导航知识,需要理清ROS的SLAM、环境感知(costmap)、与导航算法。为防止自己忘记,将觉得有价值的内容收集于此。对AGV来说,SLAM是个大大坑,环境感知和局部运动控制也是大坑,学习的过程就是学会怎么从坑里爬出来的过程
今天推荐一款可视化的动态规划的项目 PathPlanning,可以辅助我们理解动态规划的相关算法,一次性搞定它。
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