7、蛇形机器人目标探索系统与CPG模型研究

蛇形机器人目标探索系统与CPG模型研究

蛇形机器人目标探索系统

在迷宫环境中，蛇形机器人的目标探索是一个具有挑战性的任务。为了实现高效的目标探索，研究人员提出了一种基于视觉的探索系统。

死端搜索策略优化

在迷宫中存在多个死端时，若要找到全局最优的遍历路径，需要运行RRT 方法(m + 1)!次，这既耗时又需要大量计算。为提高效率，采用了一种次优解决方案：
1. 记录所有死端的列表。
2. 每一轮搜索时，根据路径长度和曲率对每个死端与蛇形机器人位置之间的规划路径进行排序。
3. 机器人随机选择排名前二的路径之一进行跟随。
4. 路径跟随结束后，头部相机拍照进行目标识别。
5. 若找到目标，任务终止；否则，将所选路径对应的死端从列表中移除。
6. 重复上述步骤，直到死端列表为空。通过这种方式，RRT 的执行次数可减少到m(m + 1)/2次。

实验设置

实验搭建了一个1.5m×1.5m的迷宫，其布局可通过蓝色支架轻松调整。 overhead相机悬挂在迷宫上方，确保迷宫完全处于相机视野内。长度约0.45m的蛇形机器人和目标随机放置在迷宫中。使用配备Intel Core i7处理器和16GB RAM的笔记本电脑进行数据交换和图像处理。

路径跟踪实验

为验证蛇形机器人的跟踪性能，进行了路径跟踪实验：
1. 建立一个简单迷宫。
2. 将机器人和目标分别放置在像素坐标(448, 396)和(431, 100)处。
3. 设置机器人初始朝向迷宫下方中间角落，增加跟踪难度。
4. 执行R