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《机器人碰撞检测与避障策略实战》
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碰撞检测与避障策略
共计 30 章节
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01
碰撞检测基础
碰撞检测的定义 · 重要性 · 应用领域(机器人
碰撞检测基础
碰撞检测的定义
02
几何基元与包围盒
AABB(轴对齐包围盒) · OBB(有向包围盒) · 包围球
几何基元
包围盒
03
二维碰撞检测
点与矩形 · 圆与圆 · 矩形与矩形的碰撞检测算法
二维碰撞检测
矩形
04
三维碰撞检测
球体与球体 · AABB与AABB · OBB与OBB的分离轴定理(SAT)
三维碰撞检测
球体
05
空间划分技术
网格法 · 四叉树(2D) · 八叉树(3D)
空间划分技术
网格法
06
距离计算与最近点查询
点到线段 · 点到三角形 · GJK算法简介
距离计算
最近点查询
07
连续碰撞检测(CCD)
扫掠体法 · 时间步进法 · 保守推进法
CCD
连续碰撞检测
08
物理引擎中的碰撞响应
冲量法 · 惩罚力法 · 位置修正
物理引擎
碰撞响应
09
避障策略概述
全局避障 vs 局部避障 · 反应式 vs 规划式
避障策略概述
vs
10
势场法(APF)
引力场 · 斥力场 · 局部极小值问题及改进
APF
势场法
11
速度障碍法(VO)
相对速度 · 碰撞锥 · RVO(互惠速度障碍)与ORCA
VO
速度障碍法
12
动态窗口法(DWA)
速度空间采样 · 轨迹预测 · 评价函数设计
DWA
动态窗口法
13
时间弹性带(TEB)
轨迹优化 · 约束处理 · 实时性优化
TEB
时间弹性带
14
基于采样的规划(RRT/RRT*)
快速随机搜索树 · 渐进最优性 · 避障集成
RRT/RRT
基于采样的规划
15
A*与Dijkstra在避障中的应用
栅格地图 · 启发式函数 · 动态重规划
Dijkstra
A*
16
混合A*算法
连续状态空间搜索 · Reeds-Shepp曲线 · 在泊车中的应用
混合A*算法
连续状态空间搜索
17
传感器融合与感知
激光雷达 · 深度相机 · 超声波
传感器融合
感知
18
代价地图(Costmap)
膨胀层 · 障碍物层 · 静态层
Costmap
代价地图
19
运动学与动力学约束
阿克曼模型 · 差速模型 · 单车模型
运动学
动力学约束
20
多机器人避障
分布式避障 · 优先级规划 · 协同避障协议
多机器人避障
分布式避障
21
行人轨迹预测
社会力模型 · LSTM/Transformer预测 · 交互感知
行人轨迹预测
社会力模型
22
深度强化学习避障
DDPG · PPO · 奖励函数设计
深度强化学习避障
DDPG
23
端到端避障
行为克隆 · 模仿学习 · 视觉导航
端到端避障
行为克隆
24
ROS Navigation Stack
move_base · global_planner · local_planner配置
ROS
Navigation
25
仿真环境搭建
Gazebo · CoppeliaSim · PyBullet
仿真环境搭建
Gazebo
26
性能评估指标
成功率 · 路径长度 · 平滑度
性能评估指标
成功率
27
边缘情况处理
狭窄通道 · 动态障碍物突然切入 · 传感器噪声
边缘情况处理
狭窄通道
28
硬件部署与实时性
嵌入式平台优化 · FPGA加速 · 模型轻量化
硬件部署
实时性
29
安全性与冗余设计
紧急停止 · 安全距离保持 · 故障安全模式
安全性
冗余设计
30
综合项目实战
从感知到规划 · 完整搭建一个自主避障机器人系统
综合项目实战
从感知到规划
所属VIP或分类
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