在上一篇文章中，我們簡(jiǎn)單介紹了移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航的幾大類傳感器技術(shù)，但在實(shí)際場(chǎng)景中，機(jī)器人所處的環(huán)境都是動(dòng)態(tài)的、可變的、未知的，此時(shí)移動(dòng)機(jī)器人想要“穿梭自如”，還需強(qiáng)大的算法支持。
目前比較熱門的算法有：遺傳算法、啟發(fā)式搜索算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等，下面分別加以介紹：
1. 遺傳算法
遺傳算法(genetic algorithm ，簡(jiǎn)稱GA )是計(jì)算數(shù)學(xué)中用于解決最佳化的搜索算法，是進(jìn)化算法的一種。
進(jìn)化算法是借鑒了進(jìn)化生物學(xué)中的遺傳、突變、自然選擇以及雜交等現(xiàn)象而發(fā)展起來(lái)的。遺傳算法采用從自然進(jìn)化中抽象出來(lái)的幾個(gè)算子對(duì)參數(shù)編碼的字符串進(jìn)行遺傳操作，包括復(fù)制或選擇算子(Reproduction or Select)、交叉算子(Crossover)、變異算子(Mutation)。
圖1 遺傳算法要找的是多維曲面中的全局最優(yōu)解(最高海拔的“山峰”)
主要特點(diǎn)：
直接對(duì)結(jié)構(gòu)對(duì)象進(jìn)行操作，不存在求導(dǎo)和函數(shù)連續(xù)性的限定;
具有內(nèi)在的隱并行性和更好的全局尋優(yōu)能力;
采用概率化的尋優(yōu)方法，能自動(dòng)獲取和指導(dǎo)優(yōu)化的搜索空間，自適應(yīng)地調(diào)整搜索方向，不需要確定的規(guī)則。
因此被廣泛地應(yīng)用于組合優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、信號(hào)處理、自適應(yīng)控制和人工生命等領(lǐng)域。
2. 啟發(fā)式搜索算法
啟發(fā)式搜索算法，是在狀態(tài)空間中的搜索對(duì)每一個(gè)搜索的位置進(jìn)行評(píng)估，得到最好的位置，再?gòu)倪@個(gè)位置進(jìn)行搜索直到目標(biāo)，我們稱這個(gè)過(guò)程為最優(yōu)(best-first)或啟發(fā)式搜索。
優(yōu)點(diǎn)是可省略大量無(wú)謂的搜索路徑，提高效率。
圖2 啟發(fā)式搜索到最優(yōu)路徑
機(jī)器人的導(dǎo)航規(guī)劃一般分為構(gòu)建地圖、自定位、路徑規(guī)劃和軌跡規(guī)劃四個(gè)部分。
仙知機(jī)器人使用的3D SLAM激光導(dǎo)航路徑規(guī)劃方法與傳統(tǒng)的全局路徑規(guī)劃算法相比，考慮了機(jī)器人的幾何約束，即最小轉(zhuǎn)彎半徑，并用優(yōu)化的方法優(yōu)化了規(guī)劃出來(lái)的路徑，使最后的規(guī)劃路徑更加平滑合理。
3. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neural network，縮寫NN)，是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型。
圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理算法公式
基于動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人避障算法，動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可根據(jù)機(jī)器人環(huán)境狀態(tài)的復(fù)雜程度自動(dòng)地調(diào)整其結(jié)構(gòu)，實(shí)時(shí)地實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的狀態(tài)與其避障動(dòng)作之間的映射關(guān)系，能有效地減輕機(jī)器人的運(yùn)算壓力。還有研究通過(guò)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)避障的同時(shí)與混合智能系統(tǒng)(HIS)相連接，使移動(dòng)機(jī)器人的認(rèn)知決策避障能力和人相近。
因此被廣泛地應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、無(wú)人駕駛等領(lǐng)域。
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注：資料來(lái)源
圖1 生動(dòng)、形象的遺傳算法詳解(GA) 數(shù)學(xué)家
圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析算法 算法與數(shù)學(xué)之美
《移動(dòng)機(jī)器人常用傳感器及相關(guān)技術(shù)盤點(diǎn)》傳感器定制
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