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
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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()
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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
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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
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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)
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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
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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()
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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 | ✅ |
推荐选择
• 快速验证 → APF(1小时可跑通)
• 实际机器人 → DWA(平衡性能与效果)
• 学术研究 → 端到端深度学习
代码资源
- APF/DWA:参考 ROS Navigation Stack
- A 实现*:Python 示例 A* Algorithm
- Mid360 驱动:官方 SDK Livox SDK
只需几十行代码,即可让 Mid360 实现基础避障!