53、机器人多目标导航与室内导航技术解析

机器人多目标导航与室内导航技术解析

1. 多目标导航系统概述

在机器人的实际应用场景中，常常需要完成多目标的导航任务。例如，在一个工作空间内有十五个航点，服务移动机器人需要依次到达每个航点。为了解决这类问题，采用了基于蚁群优化（ACO）的旅行商问题（TSP）算法。

通过该算法，可以得到连接所有航点的最小总路线。其具体操作步骤如下：
1. 利用基于ACO的TSP算法，结合特定方法执行计算，获取连接所有航点的最小总路线。
2. 创建一个匹配查找表，用于航点排序，该表基于给定的一组航点作为多个目标以及可能的起始点。
3. 使用D*-Lite算法提供初始路径，该路径由目标对之间的标记点标记。
4. 采用VFH导航算法，驱动机器人沿着这些标记点移动。

以下是该流程的mermaid格式流程图：

graph LR
    A[开始] --> B[执行ACO - TSP算法]
    B --> C[创建航点排序查找表]
    C --> D[D*-Lite算法提供初始路径]
    D --> E[VFH算法驱动机器人移动]
    E --> F[结束]

为了实现实时并发的多目标导航和地图构建，开发了一个实际的自主机器人作为测试平台。该机器人集成了六种传感器，包括激光雷达（LIDAR）、差分全球定位系统（DGPS）、数字罗盘、相机和惯性测量单元（IMU），每个传感器都封装在防水外壳中并牢固安装在机器人上。其中，270° SICK LMS111 LIDAR用于障碍物检测。

2. 仿