机器人与世界/避障
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避障是机器人学的一个学科，其目标是根据传感器信息移动车辆。在场景动态且行为不可预测的情况下，使用这些方法比传统方法（路径规划）更自然。在这种情况下，周围环境不会保持不变，因此传感器信息用于检测变化并相应地调整移动。
该领域的研究面临着两个主要问题。第一个是在困难的场景中移动车辆，目前的技术在应用方面有限。第二个是了解车辆特性（形状、运动学和动力学）在避障范式中的作用。
大多数避障技术都没有考虑车辆形状和运动学约束。它们假设一个点状的、全向的车辆，并且注定要依赖于近似值。我们的贡献是一个框架，可以通过从避障方法使用中抽象出这些约束，在避障过程中以精确的方式考虑形状和运动学。我们的方法可以应用于具有任意形状的许多非完整车辆。
对于这些车辆，构型空间是三维的，而控制空间是二维的。主要思想是构建（以任何时间机器人为中心）由基本圆形路径定义的构型空间的二维流形。该流形包含在避障的每个步骤中可以达到的所有构型，因此对于所有方法都是通用的。本文的另一个重要贡献是在该流形中对任何机器人形状的障碍物表示进行精确计算（即碰撞中的构型区域）。最后，我们建议更改该流形的坐标，以使基本路径成为直线。因此，具有运动学约束的三维避障问题转化为一个简单的避障问题，用于在二维空间中移动的点，没有任何运动学限制（避障中的通常近似值）。因此，现有的避障技术变得适用。