算法有没有好的非预测路径？

Question

所有的路径如下转向算法（例如机器人转向跟随彩色地形），我能看到的是预测性的，所以他们依赖于机器人能够感知超出其身体一段距离。 我需要在其底面有光传感器的机器人上的路径跟随行为。它只能看到直接结束的地形，所以不能做出任何预测;有没有任何标准的优秀技术的例子可用于此？

Answer 1

我认为您正在寻找的技术很可能取决于您将使用的环境以及您的机器人可以访问的资源类型。我以前使用过NXT机器人，所以你可能会考虑this视频有趣（这个视频不是我的）。

假设你会在一个平坦的非光滑表面上工作，你可以让你的机器人四处流浪，直到它找到一个预定义的颜色。然后，机器人可以启动“路径跟踪”机制，并将继续跟踪线路。如果它再没有感觉到线条，它可能想要尝试右转和/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道）。

在这种情况下，虽然机器人将事先需要线条的颜色，它需要遵循。

Answer 2

的原因，你所看到的寻路算法预测是因为机器人必须能够解释它是什么在上下文中“看”。

例如，考虑以直线形式有色路径。即使在这个简单的例子，怎么是机器人要知道：

• 是否有在它前面的彩色正方形，因此它应该提前
• 哪个方向即使行驶

这两个问题是你正在寻找的算法会回答的基本目标（当你添加更困难的地形和路径时，事情会变得更加复杂）。

第一个只能用合适的前瞻能力回答（因此是一个预测算法），而后者只能回答以前状态的一些记忆。

仅仅根据你在你的问题中提供的细节

，你将无法实施适当的解决方案。虽然，我会想象你的传感器输入和板载内存实际上适用于预测性解决方案，但你可能需要进一步调查硬件的功能。