移动机器人如何实现自主导航？（二）

在上一篇文章中，我们非常简单讲解了移动机器人自律导航系统的几大类传感器技术，但在实际场景中，机器人所处的环境都是动态的、星型的、不得而知的，此时移动机器人想“来回自如”，还须要强劲的算法反对。目前较为热门的算法有：遗传算法、启发式搜索算法、神经网络算法等，下面分别加以讲解：1.遗传算法遗传算法（geneticalgorithm，全称GA）是计算出来数学中用作解决问题最佳化的搜索算法，是演化算法的一种。演化算法是糅合了演化生物学中的遗传、变异、自然选择以及杂交等现象而发展一起的。

遗传算法使用从大自然演化中抽象化出来的几个算子对参数编码的字符串展开遗传操作，还包括拷贝或自由选择算子（ReproductionorSelect）、交叉算子（Crossover）、变异算子（Mutation）。图1遗传算法要去找的是多维曲面中的全局拟合解法（最低海拔的“山峰”）主要特点：必要对结构对象展开操作者，不不存在微分和函数连续性的限定版；具备内在的隐并行性和更佳的全局寻优能力；使用概率简化的寻优方法，能自动提供和指导优化的搜寻空间，自适应地调整搜寻方向，不必须确认的规则。因此被普遍地应用于人组优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。

2.启发式搜索算法启发式搜索算法，是在状态空间中的搜寻对每一个搜寻的方位展开评估，获得最差的方位，再行从这个方位展开搜寻直到目标，我们称之为这个过程为拟合（best-first）或启发式搜寻。优点是可省略大量无谓的搜寻路径，提高效率。

图2启发式搜寻到拟合路径机器人的导航系统规划一般分成建构地图、自定位、路径规划和轨迹规划四个部分。仙闻机器人用于的3DSLAM激光导航系统路径规划方法与传统的全局路径规划算法比起，考虑到了机器人的几何约束，即大于转弯半径，后用优化的方法优化了规划出来的路径，使最后的规划路径更为光滑合理。3.神经网络算法神经网络（neuralnetwork，简写NN），是一种仿效生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算出来模型。图3神经网络的原理算法公式基于动态神经网络的机器人避障算法，动态神经网络可根据机器人环境状态的复杂程度自动地调整其结构，动态地构建机器人的状态与其避障动作之间的同构关系，能有效地减低机器人的运算压力。

还有研究通过用于神经网络避障的同时与混合智能系统（HIS）相连接，使移动机器人的理解决策避障能力和人相似。因此被普遍地应用于计算机视觉、语音辨识、自然语言处置、无人驾驶等领域。

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