分析机器人避障技术：从传感器到算法原理

通信部分保持隔离，保证整个系统是能够正常工作的。

算法设计

在刚刚提到的几个算法，很多在设计的时候都并没有完善考虑到整个移动机器人本身运动学模型和动力学模型，这样的算法规划出来的轨迹有可能在运动学上是实现不了的，有可能在运动学上可以实现，但是控制起来非常困难，比如刚刚提到的如果一台机器人的底盘是汽车的结构，就不能随心所欲地原地转向，或者哪怕这个机器人是可以原地转向，但是如果一下子做一个很大的机动的话，我们的整个电机是执行不出来的。所以在设计的时候，就要优化好机器人本身的结构和控制，设计避障方案的时候，也要考虑到可行性的问题。

然后在整个算法的架构设计的时候，我们要考虑到为了避让或者是避免伤人或者伤了机器人本身，在执行工作的时候，避障是优先级比较高的任务，甚至是最高的任务，并且自身运行的优先级最高，对机器人的控制优先级也要最高，同时这个算法实现起来速度要足够快，这样才能满足我们实时性的要求。

总之，在我看来，避障在某种程度上可以看做机器人在自主导航规划的一种特殊情况，相比整体全局的导航，它对实时性和可靠性的要求更高一些，然后，局部性和动态性是它的一个特点，这是我们在设计整个机器人硬件软件架构时一定要注意的。

多机协同的避障策略有哪些？

多机协同避障策略在整个SLAM方向上都还是一个在钻研的热点领域，单纯就避障来说，目前的方案是，当有两个或多个机器人协同工作的时候，每个机器人会在一个局部各自维护一个相对的动态地图，所有机器人共享一个相对静态的地图，而对于单个机器人来说，它们会各自维护一个更加动态的地图，这样当两个机器人接近一个位置时，它们会将它们维护的动态地图合并起来。

这样子有什么好处呢，比如视觉只能看到前方一个方向，这时候跟后面机器人的动态地图合并之后，就能看到前后整个局部的动态信息，然后完成避障。

多机协同的关键在于，两个局部地图之间的分享，就是它们分别在整个相对静态的全局地图上是有一小块一个窗口的位置，到这两个窗口可能融合的话，会把它们融合在一起，同时去指导两个机器人的避障。在具体实现过程中，也要考虑整个信息传输的问题，如果是自己本身的局部地图，由于都是本机的运算，速度一般都比较快，如果是两个机器人协作的话，就要考虑到传输的延时，以及带宽的问题。

避障有无标准的测试标准和指标？

目前就我所了解业界并没有什么统一的测试标准和指标，我们目前测试的时候会考虑这些指标，比如在单个障碍物或是多个障碍物，障碍物是静态的或动态的情况下避障效果如何，以及实际规划出的路径完美度如何，还有这个轨迹是否平滑，符合我们观感的效果。

当然，这个最重要的指标我觉得应该避障是否失败就是成功率的问题，要保证这个避障不管是碰到静态的或者是动态的物体，然后那个物体不管是什么材质，比如说如果是动态的人，我们穿什么样的衣服会不会对整个避障功能造成影响，另外就是不同的环境又会有什么样的影响，比如光线充足或暗淡。对于避障来说，成功率才是最为关键的。