有什么好的非预测路径跟踪算法吗？

Question

我能找到的所有路径跟踪转向算法（例如机器人转向遵循彩色地形）都是预测性的，因此它们依赖于机器人能够感知超出其身体的一定距离。 我需要在底部带有光传感器的机器人上进行路径跟踪行为。它只能看到它正上方的地形，因此无法做出任何预测；有什么好的技术的标准示例可以用于此目的吗？

Answer 1

我认为您正在寻找的技术很可能取决于您将在什么环境中操作以及您的机器人可以访问什么类型的资源。我过去使用过NXT机器人，所以你可能会认为

这个视频很有趣（这个视频不是我的）。

假设您将在平坦的无光泽表面上工作，您可以让您的机器人四处走动，直到找到预定义的颜色。然后机器人可以启动“路径跟踪”机制并继续跟踪线路。如果它不再感觉到该线，它可能想尝试右转和/或左转（因为该线可能不再位于机器人下方，因为它已经找到了弯曲）。

在这种情况下，机器人需要提前知道它需要遵循的线的颜色是什么。

Answer 2

您所看到的路径查找算法具有预测性的原因是机器人需要能够解释它在上下文中“看到”的内容。

例如，考虑一条直线形式的彩色路径。即使在这个简单的例子中，机器人如何知道：

前面是否有彩色方块，所以应该前进
它甚至朝哪个方向行驶。

这两个问题是您正在寻找的算法要回答的基本目标（随着您添加更困难的地形和路径，事情会变得更加复杂）。

第一个问题只能通过适当的前瞻性能力（因此是预测算法）来回答，而后者只能通过对先前状态的一些记忆来回答。

仅根据您在问题中提供的详细信息，您将无法实施适当的解决方案。虽然，我认为您的传感器输入和板载内存实际上适合预测解决方案，但您可能只需要进一步研究硬件允许的功能。