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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；
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⛄一、全自主差动驱动移动机器人复杂环境中动态路径跟踪和实时障碍物规避
1 动态路径跟踪方法
差动驱动机器人的运动学模型可描述为：
{
x
˙
=
v
cos
θ
y
˙
=
v
sin
θ
θ
˙
=
ω
\begin{cases} \dot{x} = v \cos \theta \\ \dot{y} = v \sin \theta \\ \dot{\theta} = \omega \end{cases}
⎩
⎨
⎧x˙=vcosθy˙=vsinθθ˙=ω
其中
(
x
,
y
)
(x,y)
(x,y)为机器人位置，
θ
\theta
θ为航向角，
v
v
v为线速度，
ω
\omega
ω为角速度。
采用模型预测控制（MPC）框架，在每个控制周期求解优化问题：
min
u
∑
k
=
0
N
−
1
∥
ξ
k
+
1
∣
t
−
ξ
r
e
f
∥
Q
2
+
∥
u
k
∥
R
2
\min_{u} \sum_{k=0}^{N-1} \| \xi_{k+1|t} - \xi_{ref} \|^2_Q + \| u_k \|^2_R
umink=0∑N−1∥ξk+1∣t−ξref∥Q2+∥uk∥R2
约束条件包括运动学约束和执行器限幅，
ξ
r
e
f
\xi_{ref}
ξref为参考路径点，
Q
,
R
Q,R
Q,R为权重矩阵。
2 实时障碍物规避策略
基于激光雷达或深度相机的障碍物检测数据构建局部代价地图，采用动态窗口法（DWA）生成候选速度对
(
v
,
ω
)
(v,\omega)
(v,ω)，通过评价函数选择最优动作：
G
(
v
,
ω
)
=
α
⋅
heading
(
v
,
ω
)
+
β
⋅
dist
(
v
,
ω
)
+
γ
⋅
vel
(
v
,
ω
)
G(v,\omega) = \alpha \cdot \text{heading}(v,\omega) + \beta \cdot \text{dist}(v,\omega) + \gamma \cdot \text{vel}(v,\omega)
G(v,ω)=α⋅heading(v,ω)+β⋅dist(v,ω)+γ⋅vel(v,ω)
其中
heading
\text{heading}
heading评价目标对齐度，
dist
\text{dist}
dist评价障碍物距离，
vel
\text{vel}
vel评价运动速度。
3 多传感器融合定位
扩展卡尔曼滤波（EKF）融合里程计、IMU和视觉数据：
x
k
=
f
(
x
k
−
1
,
u
k
)
+
w
k
z
k
=
h
(
x
k
)
+
v
k
\begin{aligned} \mathbf{x}_k &= f(\mathbf{x}_{k-1}, \mathbf{u}_k) + \mathbf{w}_k \\ \mathbf{z}_k &= h(\mathbf{x}_k) + \mathbf{v}_k \end{aligned}
xkzk=f(xk−1,uk)+wk=h(xk)+vk
状态向量
x
=
[
x
,
y
,
θ
,
v
,
ω
]
T
\mathbf{x} = [x,y,\theta,v,\omega]^T
x=[x,y,θ,v,ω]T，
f
(
⋅
)
f(\cdot)
f(⋅)为运动模型，
h
(
⋅
)
h(\cdot)
h(⋅)为观测模型，
w
k
\mathbf{w}_k
wk和
v
k
\mathbf{v}_k
vk为过程噪声和观测噪声。
4 运动控制实现
采用PID控制器调节电机转速：
u
(
t
)
=
K
p
e
(
t
)
+
K
i
∫
0
t
e
(
τ
)
d
τ
+
K
d
d
e
(
t
)
d
t
u(t) = K_p e(t) + K_i \int_0^t e(\tau) d\tau + K_d \frac{de(t)}{dt}
u(t)=Kpe(t)+Ki∫0te(τ)dτ+Kddtde(t)
其中
e
(
t
)
e(t)
e(t)为跟踪误差，
K
p
,
K
i
,
K
d
K_p,K_i,K_d
Kp,Ki,Kd为控制参数。差动驱动速度转换公式：
{
v
=
r
2
(
ω
L
+
ω
R
)
ω
=
r
L
(
ω
R
−
ω
L
)
\begin{cases} v = \frac{r}{2}(\omega_L + \omega_R) \\ \omega = \frac{r}{L}(\omega_R - \omega_L) \end{cases}
{v=2r(ωL+ωR)ω=Lr(ωR−ωL)
r
r
r为轮半径，
L
L
L为轮距，
ω
L
,
ω
R
\omega_L,\omega_R
ωL,ωR为左右轮转速。
5 系统架构设计
ROS节点架构建议：
/perception节点处理传感器数据/planning节点运行MPC和DWA算法/control节点执行电机控制/localization节点实现EKF滤波
典型通信话题包括：
/scan（激光数据）/odom（里程计）/cmd_vel（控制指令）
⛄二、部分源代码
⛄三、运行结果
⛄四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]王军晓;王琨琨;陈豪驰.基于碰撞概率与速度障碍的深度强化学习安全导航研究[J].计算机测量与控制.2025
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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5 无人机应用方面
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6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
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