34、单轮式机器人视觉伺服与最优路径规划

单轮式机器人视觉伺服与最优路径规划

1. 视觉伺服与拓扑地图

在视觉伺服控制中，大的图像误差（即大的机器人移动）会降低视觉伺服控制器的准确性和鲁棒性。在相关架构里，拓扑地图的粒度与视觉伺服精度相关。

2. 最优轨迹规划

此部分针对受有限视野（FOV）约束的单轮式车辆路径规划问题给出了解决方案，目标是找到初始位置和期望位置之间的最短（最优）路径。
- 基本假设 ：假设被跟踪特征的位置与参考框架 $O_w$ 的原点重合，相机光锥的总水平孔径为 $\delta = 2\Delta$。机器人在运动平面上的期望位置 $P$ 位于 $X_w$ 轴上，极坐标为 $(\rho_P, 0)$，其相对于模型的期望状态为 $(\rho_P, 0, \pi)$。
- 路径构成元素 ：用“∗”表示原地零长度旋转，“SL”表示直线，“T”表示对数螺旋线。最优路径由这三种不同的机动动作组成。对数螺旋线的方程为 $T_Q : (\rho_Q e^{(\psi_Q - \psi)g}, \psi)$，其中 $g = \frac{\cos\alpha}{\sin\alpha}$，$\alpha$ 是螺旋线的特征角。当 $\alpha < 0$ 时，螺旋线顺时针旋转（记为 $T_{1Q}$）；当 $\alpha > 0$ 时，螺旋线逆时针旋转（记为 $T_{2Q}$）；当 $\alpha = 0$ 时，对数螺旋线是过原点 $O_W$ 的直线；当 $\alpha = \pm\frac{\pi}{2}$ 时，是圆周。
- 运动平面分区 ：通过两条过期望位置 $P$