寻找一种机器人导航算法

Question

我有一个移动机器人，有一个距离传感器连接到一个摇摄伺服电机。电机连续旋转，将传感器从0度移动到180度，然后向后移动。

距离传感器每隔几毫秒发送一个信号，扫描周围的障碍物。我们可以像这样可视化距离传感器生成的数据：

​

我希望创建一种算法，允许机器人向有最多可用空间(或最小障碍)的方向移动。

更正式地说，我可以表示输入和输出，例如：

• 输入:在电机旋转的每个角度上，距离最近的物体的距离的阵列。
• 输出：表示最佳角度的单个值。

该算法的要求是：

• 不应易受数据中异常值的影响(传感器有时无法预测)
• 不需要绝对最优，1-2%的折扣是可以接受的。
• 高效(这将在一个小型微处理器上运行)
• 爱好者可以理解(我不是ML专家;)

Answer 1

我不知道您正在使用的语言(我是一个Java和C#的家伙)，所以我只使用伪代码：

EPSILON : Float = .02f -> this is our margin of error

DIRECTION : Integer = 0 -> the best direction to go

DISTANCE : Float = 0 -> the furthest distance from the robot

DISTANCES : Float[181] -> the values you get from your sensor

DISTANCE = DISTANCES[DIRECTION] // set the first distance

     for(int index = 1; index < size_of(DISTANCES)-1; index++) {
        //we are checking if the value is within 2% of the previous and next values
        if((DISTANCES[index-1] * (1+EPSILON) >= DISTANCES[index] AND
            DISTANCES[index-1] * (1-EPSILON) <= DISTANCES[index]) OR 
           (DISTANCES[index+1] * (1+EPSILON) >= DISTANCES[index] AND
            DISTANCES[index+1] * (1-EPSILON) <= DISTANCES[index])) {
       //if the distance at index is greater than the current max distance,
       //we set that to be the new max distance
        if(DISTANCES[index] > DISTANCE) {
           DISTANCE = DISTANCES[index]
           DIRECTION = index
          }
        }
     }

你也可以用传感器做两次扫描，并比较每个点的距离，看看是否有尖峰，但是根据你列出的规格，这应该是可行的。