Goto @zhanglei

roborock

@jiayao

扫地机导航算法中GoTo部分
当前的实现机制，一起探讨和ROS导航包的区别，以及商
用项目导航部分未来方向

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评价

快、短，减少碰撞
(为什么会有碰撞，什么导致了碰撞)

map:2d，gridmap

known & static map:

gloal path planning先验路径

• BFS,DFS
• A* 启发式搜索，什么情况最优？局部最优的可能，评价函数设计

local path planning

大目标变小目标，小目标的点事谁给他的？

DWA

穷举，按照一个v,w走到下一个位置走的好不好，预测未来0.2s是否好（局部评价）
Potential field method:参数，多场景，
优化cost f(v,m): v速度+ 参数alpha*heading+参数beta*patrooting？+obstacle

• 难点：构造模型适应场景的特性
• 重点：
  
  • 改参数会影响哪些参数，
  • 把握局部和全局的关系；改模型GBDT?ML
  • 把先验放在模型中，先验概率识别场景
  • 全局反推给局部打分？手动调参？
• 商业机器特点：
  -速度高，刹车时间长，物理环境？判断最优时的条件修改，到局部目标的距离可能会修改
  -不能撞人，扫地机可以随便撞，什么时候停，绕
  -设备行为和预期的区别：发送速度给轮子pwm会需要PID调节，可能产生过调和震荡

dynamic map

更新地图

计算障碍物的膨胀地图（bubble map）
只给range不给全图更快

更新路径

replanning 0.2s:
全局D* Lite：特点：通过改变起始点，保证目标点不变。变化点到目标点去传，大部分环境没有变化，参数的传递记录信息怎么变得，往哪里传，搜索增加的量最小

局部行走

DWA：
问题:初始状态中，DWA方向和路径方向相反，动量V。上来就转。

其他方案

势场法

计算量：

枚举在速度高时计算量大？非线性的采样，减少采样的量

走直线：

dwa
pid(pid可以等价DWA)

避障

允许减速绕过去
不允许。的就听重新规划路径

动态障碍物

识别障碍物模型，人？自行车？
判断障碍物速度和方向
停着等？让？
多传感器融合