자율주행을 실현하기 전 이동로봇의 장애물 회피 방법은 무엇인가요?

장애물 회피 및 탐색에 필요한 조건은 환경 인식입니다. 미지의 또는 부분적으로 알려지지 않은 환경에서 장애물을 회피하려면 센서를 통해 장애물의 크기, 모양, 위치 등 주변 환경 정보를 획득해야 합니다. 따라서 센서 기술이 필요합니다. 모바일 로봇 장애물 회피에 매우 중요한 역할을 합니다. 장애물 회피에 사용되는 센서에는 주로 초음파 센서, 시각 센서, 적외선 센서, 레이저 센서 등이 있습니다.

로봇 장애물 회피 알고리즘이란 무엇인가요?

현재 이동로봇의 장애물 회피는 환경정보의 숙달 정도에 따라 알려진 장애물 정보, 부분적으로 알려지지 않은 장애물 정보, 완전히 알려지지 않은 두 가지 유형으로 나눌 수 있다.

시각 그래프 방법, 그리드 방법, 여유 공간 방법 및 기타 알고리즘과 같은 전통적인 탐색 및 장애물 회피 방법은 장애물 정보를 알고 있는 경우 장애물 회피 문제를 처리할 수 있지만, 장애물 정보를 알 수 없거나 장애물이 있는 경우에는 장애물 회피 문제를 처리할 수 있습니다. 장애물은 모바일일 때 전통적인 탐색 방법은 일반적으로 장애물 회피 문제를 잘 해결할 수 없거나 장애물을 전혀 피할 수 없습니다.

실생활에서 로봇이 위치하는 환경은 대부분 역동적이고 가변적이며, 이러한 문제를 해결하기 위해 컴퓨터나 인공지능 등의 분야를 도입하기도 합니다. 알고리즘. 동시에 프로세서 컴퓨팅 능력의 향상과 센서 기술의 발전으로 인해 모바일 로봇 플랫폼에서 복잡한 알고리즘 계산을 수행하는 것이 더 쉬워졌으며 이로 인해 일련의 지능형 장애물 회피 방법이 더욱 대중화되었습니다. 그 중 하나는 유전자 알고리즘, 신경망 알고리즘, 퍼지 알고리즘 등이 아래에 소개되어 있습니다.

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