myAgv的slam算法学习以及动态避障下篇

**MyAGV的SLAM算法学习以及动态避障（下篇）**

在上一篇文章中，我们介绍了MyAGV的基本架构、SLAM算法原理以及静态环境下的避障实现。然而，在实际应用中，AGV往往需要在复杂的动态环境中行驶，例如人流拥挤的商场或医院等场所。在这种情况下，SLAM算法和避障策略都需要进行升级。

**动态避障**

动态避障是指AGV能够自动避开移动的障碍物，如人、车辆等。实现动态避障需要对环境进行实时监测，并根据当前状态调整行驶路径。

###1. 实时环境监测首先，我们需要在MyAGV上部署一个实时环境监测系统，能够检测到周围的移动障碍物。我们可以使用深度学习算法，如YOLOv3或SSD等，来实现目标检测功能。

import cv2import numpy as np# 加载YOLOv3模型net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")

# 加载图片img = cv2.imread("image.jpg")

# 进行目标检测outputs = net.forward(img)

# 获取检测到的目标信息for output in outputs:
 for detection in output:
 scores = detection[5:]
 class_id = np.argmax(scores)
 confidence = scores[class_id]
 if confidence >0.5: # 阈值调整为0.5 x, y, w, h = detection[0:4] * np.array([W, H, W, H])
 cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0,255,0),2)

###2. 行驶路径规划在实时环境监测的基础上，我们需要根据当前状态调整行驶路径。我们可以使用A*算法或Dijkstra算法等来实现最短路径规划。

import heapq# 定义起点和终点坐标start = (0,0)
end = (10,10)

# 定义障碍物坐标obstacles = [(5,5), (7,7)]

# 使用A*算法规划最短路径def a_star_search(graph, start, end):
 open_list = []
 heapq.heappush(open_list, (0, start))
 came_from = {start: None}
 cost_so_far = {start:0}

 while open_list:
 _, current = heapq.heappop(open_list)
 if current == end:
 break for next in graph[current]:
 new_cost = cost_so_far[current] + graph[current][next]
 if next not in cost_so_far or new_cost < cost_so_far[next]:
 cost_so_far[next] = new_cost priority = new_cost + heuristic(next, end)
 heapq.heappush(open_list, (priority, next))
 came_from[next] = current return came_from, cost_so_far# 使用Dijkstra算法规划最短路径def dijkstra(graph, start, end):
 queue = [(0, start)]
 came_from = {start: None}
 cost_so_far = {start:0}

 while queue:
 _, current = heapq.heappop(queue)
 if current == end:
 break for next in graph[current]:
 new_cost = cost_so_far[current] + graph[current][next]
 if next not in cost_so_far or new_cost < cost_so_far[next]:
 cost_so_far[next] = new_cost heapq.heappush(queue, (new_cost, next))
 came_from[next] = current return came_from, cost_so_far

###3. 动态避障策略在实时环境监测和行驶路径规划的基础上，我们需要根据当前状态调整动态避障策略。我们可以使用PID控制器或Fuzzy控制器等来实现避障功能。

import numpy as np# 定义PID参数Kp =2.0Ki =1.0Kd =0.5# 定义避障状态avoiding = False# 使用PID控制器实现避障def pid_control(current, target):
 error = target - current integral = np.sum(error)
 derivative = error - previous_error output = Kp * error + Ki * integral + Kd * derivative return output# 使用Fuzzy控制器实现避障def fuzzy_control(current, target):
 membership = {
 'close': lambda x:1 if x < 0.5 else0,
 'far': lambda x:1 if x >0.8 else0 }
 close_membership = membership['close'](current)
 far_membership = membership['far'](current)

 output = (close_membership + far_membership) /2 * target return output# 使用PID控制器或Fuzzy控制器实现避障def avoid_obstacle(current, target):
 global avoiding if current < target:
 output = pid_control(current, target)
 avoiding = True else:
 output = fuzzy_control(current, target)
 avoiding = False return output

通过以上的实时环境监测、行驶路径规划和动态避障策略，我们可以实现MyAGV在复杂的动态环境中行驶的能力。

**总结**

本文介绍了MyAGV的SLAM算法学习以及动态避障，包括实时环境监测、行驶路径规划和动态避障策略。通过以上的技术，我们可以实现MyAGV在复杂的动态环境中行驶的能力。

**参考文献**

[1] YOLOv3: Real-Time Object Detection. [2] A*算法：最短路径规划. [3] Dijkstra算法：最短路径规划. [4] PID控制器：避障控制. [5] Fuzzy控制器：避障控制.

**注释**

本文中的代码示例和注释仅供参考，具体实现可能需要根据实际需求进行调整。