20、机器人决策与路径规划：从基础到实践

机器人决策与路径规划：从基础到实践

1. 引言

在机器人的世界里，决策和路径规划是至关重要的技能。想象一下要去奶奶家，你可以从自己家出发找最近的路，也可以从奶奶家出发找回家的路，最终选择成本最低的路线。这里的成本可以是时间、距离或金钱。在机器人领域，我们也面临着类似的问题，需要在多个决策中选择最佳组合。本文将介绍决策树、随机森林、路径规划等概念，并通过实例展示如何应用这些方法解决机器人问题。

2. 技术要求

在开始之前，需要安装 scikit-learn 库。如果你已经安装了 Python 的 pip 安装器，可以使用以下命令进行安装：

pip install –U scikit-learn

代码可以在 https://github.com/PacktPublishing/Artificial-Intelligence-for-Robotics-2e 找到。

3. 任务分析

我们的任务是让机器人在房间里导航，找到去目的地的路径，比如捡起玩具或开到玩具箱。为了实现这个目标，我们将使用决策树、分类、鱼骨图和路径规划等方法。

4. 决策树简介

决策树的概念很简单。就像在人行道上走到拐角处，你可以选择右转、左转或直行。每一个决策都会带来新的决策。