机器人避障和跳过访问的补丁/地点

Question

我在NetLogo编程方面是新手，我需要帮助。我正在做一个研究项目，在这个项目中，我创造了一个类似真实世界的世界，在这个世界中，道路和建筑都是被创造出来的。建筑物是黑色的，道路是白色的。机器人只能在白色路面上行走，即在道路上行走。我在避障算法上遇到了问题，没有去参观过的地方。我需要类似人类的基于行为的避障算法，即人们看到他们面前的障碍物，然后向后移动(或者向后一步，然后向右或向左移动，再次检查障碍物)，或者看到右边，然后转向左边，反之亦然。现在在我的代码中，我使用随机360度旋转来避开障碍物，但我不需要，我需要基于行为的算法。这是我到现在为止所做的代码。

breed [robots robot] ;robot breed
robots-own [goal velocity]

globals[   ;set of global variables
        road-colour
        building-colour
 ]
to setup
 clear-all
 set road-colour white
 set building-colour black
 let block-area grid-x ; desired area for a grid block in km²
 let patch-area  grid-y ; area represented by a patch in km²
 let num-patches-in-block (block-area / patch-area)
 let side round sqrt num-patches-in-block
 let goals (patch-set patch -16 12 patch 12 12 patch -6 15 patch 9 12)
 ask patches [ set pcolor 10 ] 
 let roads patches with [
   (pxcor mod (side + 1) = 0 ) or
   (pycor mod (side + 1) = 0 )
 ]
 ask roads [ set pcolor white ]
 create-robots num [ set size 1
   set goal one-of goals
   set velocity speed 
  ]
 set-default-shape turtles "person"  


end

to move
  fd velocity
  if patch-here = goal [ die ]
end

to go
  ifelse [pcolor] of patch-ahead 1 = road-colour
  [ move ]  
  [ lt random-float 360 ]
  ;[avoid-obstacle]

 end

to avoid-obstacle
 ;code here
end

Answer 1

你的问题有点模糊，但你可能想要阅读一些关于碰撞检测和避免的“经典”算法(来自Sun和Lumelsky)，称为"Bug“算法。Bug算法对地形/路线的知识做了很少的假设，即使对于除了检测碰撞的能力之外没有任何“视觉”的机器人也是如此。各种bug算法的概述可以在here上阅读。