算法后是否有任何良好的非预测路径？

Question

转向算法之后的所有路径（例如机器人转向遵循彩色地形），我可以找到预测性，因此他们依靠机器人能够感知到其身体的一定距离。 我需要在下面的机器人上行为跟踪行为。它只能看到地形直接结束，因此无法做出任何预测;是否有任何标准的技术用于此用于此功能？

Answer 1

我认为您正在寻找的技术最有可能依赖于您将在哪些环境中运行，以及您的机器人可以访问的类型。我过去使用了NXT机器人，所以你可能会考虑这个视频有趣（这个视频不是我的）。

假设您将在扁平的非光泽表面上工作，您可以让您的机器人徘徊，直到它找到预定义的颜色。然后，机器人可以在“跟随”机制之后的“路径”中，并将继续跟踪该线路。如果它不再感觉到该行，它可能想要尝试右转和/或左（因为线路可能不再在机器人下方，因为它发现了弯道）。 在这种情况下，虽然机器人需要提前需要它需要遵循的线的颜色是什么。

Answer 2

Path查找算法的原因是预测性的，是因为机器人需要能够解释上下文中的“看到”。 例如，考虑直线形式的彩色路径。即使在这个简单的例子中，机器人如何知道：

• 在它面前是否有色方块，因此应该推进
• 它甚至是哪个方向。

  这两个问题是您正在寻找的算法的基本目标会回答（并且在添加更困难的地形和路径时，事情会变得更加复杂）。

  首先只能通过合适的前瞻性能力（因此预测算法）回答（因此，后者只能用先前状态的一些存储器回答。

  仅基于您在问题中提供的详细信息，您无法实现适当的解决方案。虽然，我想象你的传感器输入和板载内存实际上适用于预测解决方案，您可能只需要进一步调查您的硬件允许的功能。