Livox Mid360 激光雷达的自主避障（人工势场法，引力和斥力控制机器人移动）

最新推荐文章于 2025-05-29 13:16:25 发布

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#机器人 #机器学习 #人工智能

针对 Livox Mid360 激光雷达的自主避障，推荐以下几种 简单且实用 的算法方案，适合快速实现且计算量适中：

1. 基于 Voxel Grid + 人工势场法（APF）

适用场景

• 简单机器人/小车避障（如室内AGV、服务机器人）
• 实时性要求高（>10Hz）

实现步骤

点云降采样（Voxel Grid Filter）
• 将 Mid360 的原始点云用 体素网格（Voxel） 降采样（如 0.1m×0.1m×0.1m），减少数据量。

# Python伪代码（PCL库）
import pcl
cloud = pcl.load("pointcloud.pcd")
voxel = cloud.make_voxel_grid_filter()
voxel.set_leaf_size(0.1, 0.1, 0.1)
cloud_filtered = voxel.filter()

人工势场法（APF）
• 斥力场：障碍物周围产生排斥力（强度随距离递减）。
• 引力场：目标点产生吸引力。
• 合力方向 = 引力 - 斥力，控制机器人移动。

# 伪代码
def APF(robot_pos, goal_pos, obstacles):
    attractive_force = (goal_pos - robot_pos) * k_attractive
    repulsive_force = sum([(robot_pos - obs) / (dist_to_obs**2) for obs in obstacles])
    return attractive_force + repulsive_force

优点

• 代码简单（<100行），适合嵌入式设备（如树莓派+Mid360）。
• 实时性好，无需预建图。

缺点

• 可能陷入局部最优（如U型障碍物）。

2. 基于动态窗口法（DWA）

适用场景

• 动态避障（如移动机器人避开行人）
• 需要速度和方向控制（如差速驱动机器人）

实现步骤

提取障碍物：
• 对 Mid360 点云做 欧式聚类（如 PCL 的 EuclideanClusterExtraction），分离障碍物。
速度空间采样：
• 在当前速度附近采样多组 (v, ω)（线速度、角速度）。

评价函数：
• 对每组速度，预测轨迹并评分：
◦ 距离分：轨迹离障碍物的最近距离。
◦ 速度分：优先选择更高速度。
◦ 目标分：轨迹是否朝向目标。

# 伪代码（参考ROS的dwa_local_planner）
for v in [v_min, v_max]:
    for ω in [ω_min, ω_max]:
        trajectory = simulate_motion(v, ω, dt=0.5)
        score = distance_score(trajectory) + speed_score(v) + goal_score(trajectory)
        best_score = max(score, best_score)

优点

• 适合动态环境，避障更灵活。
• 可直接输出控制指令（速度+转向）。

缺点

• 参数调优较复杂（需调整评分权重）。

3. 基于二维占据栅格 + A*

适用场景

• 已知静态地图（如仓库、室内）
• 需要全局路径规划

实现步骤

点云转二维栅格：
• 将 Mid360 的 3D 点云投影到 2D 平面，生成 占据栅格地图（0=空闲，1=障碍）。

A 路径规划*：
• 在栅格地图上，用 A* 算法搜索从起点到目标的最优路径。

# 伪代码
def A_star(grid, start, goal):
    open_set = PriorityQueue()
    open_set.put(start, heuristic(start, goal))
    while not open_set.empty():
        current = open_set.get()
        if current == goal:
            return path
        for neighbor in get_neighbors(current):
            new_cost = cost_so_far[current] + 1
            if new_cost < cost_so_far[neighbor]:
                cost_so_far[neighbor] = new_cost
                priority = new_cost + heuristic(neighbor, goal)
                open_set.put(neighbor, priority)

局部避障：
• 沿全局路径移动时，用 VFH+ 或 DWA 避开临时障碍物。

优点

• 全局最优路径，适合结构化环境。
• 算法成熟，资料多（如ROS的navfn）。

缺点

• 需预先建图，不适用于完全未知环境。

4. 基于端到端深度学习（简化版）

适用场景

• 复杂环境（如不规则障碍物）
• 有训练数据（可仿真或采集真实数据）

实现步骤

数据准备：
• 收集 Mid360 的点云和对应的控制指令（如“左转30度”）。

训练轻量模型：
• 使用 PointNet++ 或 VoxelNet 处理点云，输出控制指令。

# 伪代码（PyTorch）
model = PointNet2(num_classes=3)  # 输出 [v, ω, stop_prob]
loss_fn = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
for epoch in range(100):
    for pointcloud, label in dataloader:
        output = model(pointcloud)
        loss = loss_fn(output, label)
        loss.backward()
        optimizer.step()

部署推理：
• 在机器人上实时运行模型，输入点云，直接输出控制指令。

优点

• 可适应复杂场景（如草丛、玻璃）。

缺点

• 需要大量数据训练，泛化能力依赖数据质量。

方案对比与选型建议

算法	适用场景	实现难度	计算开销	动态避障
APF	简单静态环境	⭐⭐	低	❌
DWA	动态环境	⭐⭐⭐	中	✅
A + 栅格*	已知地图全局规划	⭐⭐	中	❌
端到端DL	复杂未知环境	⭐⭐⭐⭐	高	✅