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底盤是機器人實現(xiàn)運動的重要環(huán)節(jié)，從最初的概念上來說，結(jié)構(gòu)件上加上輪子、電機及相應(yīng)的驅(qū)動電路就是底盤。但如今的機器人底盤不僅僅是實現(xiàn)運動那么簡單，更多的是具備自主性，需要做到自主定位、建圖及路徑規(guī)劃等功能，即使在無人干預(yù)的情況下也能實現(xiàn)智能行走。

以業(yè)內(nèi)主流的移動底盤來說，其融合了激光雷達、深度攝像頭、超聲波及防跌落等多個傳感器，并結(jié)合了思嵐科技自主研發(fā)的高性能SLAM算法。使其擁有可靠、易用的定位導(dǎo)航方案，即使面對各類復(fù)雜環(huán)境，它也能做到自主路徑規(guī)劃及障礙物規(guī)避等功能。

激光雷達：可幫助機器人時刻掃描周圍環(huán)境，提供地圖數(shù)據(jù)，構(gòu)建高達5cm精度的地圖，并基于該地圖數(shù)據(jù)實現(xiàn)自主路徑規(guī)劃及導(dǎo)航功能；深度攝像頭：可偵測到位于雷達掃描平面上方的障礙物，并及時發(fā)送信號進行規(guī)避；超聲波傳感器：在工作時，能精準探測到玻璃、鏡面等高透材質(zhì)障礙物，從而在靠近這些物體前能及時避讓；防跌落傳感器：可幫助機器人 360°偵查周圍的工作環(huán)境，判斷工作區(qū)域是否存在邊界、臺階、坡度等情況，從而發(fā)送請求信號，避免跌落。

除了以上傳感器的融合，SLAM技術(shù)也是其實現(xiàn)智能移動的關(guān)鍵。SLAM主要解決機器人的地圖構(gòu)建和即時定位問題，而自主導(dǎo)航需要解決的是智能移動機器人與環(huán)境進行自主交互，尤其是點到點自主移動的問題，這需要更多的技術(shù)支持。

想要解決機器人智能移動問題，除了要有SLAM技術(shù)之外，還需要加入路徑規(guī)劃和運動控制。在SLAM技術(shù)幫助機器人確定自身定位和構(gòu)建地圖之后，進行一個叫做目標點導(dǎo)航的能力。通俗的說，就是規(guī)劃一條從A點到B點的路徑出來，然后讓機器人移動過去。

從運動規(guī)劃上來說，目前主要有全局路徑規(guī)劃及局部路徑規(guī)劃之分。全局規(guī)劃，顧名思義，是最上層的運動規(guī)劃邏輯，它按照機器人預(yù)先記錄的環(huán)境地圖并結(jié)合機器人當前位姿以及任務(wù)目標點的位置，在地圖上找到前往目標點最快捷的路徑。

局部規(guī)劃，當環(huán)境出現(xiàn)變化或者上層規(guī)劃的路徑不利于機器人實際行走的時候（比如機器人在行走的過程中遇到障礙物），局部路徑規(guī)劃將做出微調(diào)。

與全局路徑規(guī)劃的區(qū)別在于，局部路徑規(guī)劃可能并不知道機器人最終要去哪，但是對于機器人怎么繞開眼前的障礙物特別在行。這兩個層次的規(guī)劃模塊協(xié)同工作，機器人就可以很好的實現(xiàn)從A點到B點的智能移動了。不過實際工作環(huán)境下，上述配置還不夠。因為運動規(guī)劃的過程中還包含靜態(tài)地圖和動態(tài)地圖兩種情況。

A*算法A*（A-Star）算法是一種靜態(tài)路網(wǎng)中求解最短路徑最有效的直接搜索方法，也是解決許多搜索問題的有效算法。算法中的距離估算值與實際值越接近，最終搜索速度越快。但是，A*算法同樣也可用于動態(tài)路徑規(guī)劃當中，只是當環(huán)境發(fā)生變化時，需要重新規(guī)劃路線。

D*算法D*算法則是一種動態(tài)啟發(fā)式路徑搜索算法，它事先對環(huán)境位置，讓機器人在陌生環(huán)境中行動自如，在瞬息萬變的環(huán)境中游刃有余。D*算法的最大優(yōu)點是不需要預(yù)先探明地圖，機器人可以和人一樣，即使在未知環(huán)境中，也可以展開行動，隨著機器人不斷探索，路徑也會時刻調(diào)整。

上述的幾種算法都是目前絕大部分機器人所需要的路徑規(guī)劃算法，能夠讓機器人跟人一樣智能，快速規(guī)劃A到B點的最短路徑，并在遇到障礙物的時候知道如何處理。