Dynamic holonomic navigation and obstacle avoidance in a Robogam

在本论文中，作者Davide Orrù探讨了在Robogame环境中的动态全向导航与障碍物避障策略。该研究是他在自动化与控制工程硕士专业，人工智能与机器人实验室（AIRlab）的一部分，由Andrea Bonarini教授指导，Ewerton L.S Oliveira作为导师，在米兰理工学院的电子、信息与生物工程系（DEIB）进行。 论文的主要目标是为全向机器人在复杂动态环境中实现高效、安全的导航。全向机器人（Holonomic Robots）能够无限制地改变其运动方向，这使得它们在导航和避障任务中具有极大的灵活性。在Robogame这种快节奏的竞争环境中，这种能力尤为重要，因为机器人需要快速响应并适应不断变化的条件。 1.1章节介绍了研究的背景和意义，强调了在动态环境中全向机器人自主导航的重要性，以及如何通过智能算法来提高其性能。1.2章节则阐述了作者的创新工作和贡献，可能包括新的导航算法、避障策略或改进的控制系统。1.3章节概述了论文后续部分的结构和主要研究内容。 2.1章节详细讨论了移动机器人的基础知识，涵盖了机器人导航的基础理论和相关技术，如路径规划、定位和感知等。2.2章节专注于全向轮式机器人的特性，解释了它们如何利用独特的驱动系统实现全方位运动，并可能讨论了不同类型的全向机器人设计，例如差速驱动、麦克纳姆轮和Omni轮等。 在接下来的章节中，作者可能详细阐述了所提出的动态全向导航算法，这可能涉及到实时传感器数据处理（如激光雷达或摄像头）来感知环境，以及基于这些感知信息的障碍物检测和避障策略。可能还包含了针对Robogame环境的特殊挑战，如快速移动的目标和有限的计算资源，而设计的优化方法。 此外，作者可能也研究了控制系统的实现，这部分通常涉及MATLAB，因为这是标签中提到的关键工具。MATLAB是一种广泛用于数学计算、建模和仿真软件，特别适用于开发和测试机器人控制算法。作者可能使用MATLAB进行算法设计、仿真验证和实际机器人平台的原型测试。 在论文的结论部分，作者可能总结了研究成果，评估了方法的有效性，并提出了未来研究的方向，比如改进算法的鲁棒性、提高导航精度或探索更高效的计算方法。 这篇论文深入研究了全向机器人在动态环境中的导航和避障问题，通过MATLAB进行了算法设计和实验验证，对于机器人自主导航技术的发展具有重要贡献。