机器人正常算法是什么

生活知识 2025-11-02 13:45www.robotxin.com生活百科

机器人正常算法是指使机器人能够完成感知、决策、控制等核心功能的一系列计算方法和策略，主要包括以下几类：

机器人正常算法是什么

计算机视觉算法如YOLO（You Only Look Once）用于目标检测，通过网格化图像预测边界框和类别概率，实现快速、端到端的物体识别。SLAM（同时定位与地图构建）算法则结合激光雷达或摄像头数据，实时构建环境地图并定位机器人位置，例如基于粒子滤波的FastSLAM和基于图优化的g2o算法。

Dijkstra算法：通过广度优先搜索寻找图中单源最短路径，适用于静态环境但计算效率较低。

A算法：在Dijkstra基础上引入启发函数（如曼哈顿距离），综合实际距离与估计距离以加速最优路径搜索。

RRT算法：基于随机采样的树形扩展方法，适合高维空间和非完整约束环境。

有序网格法（Zig-Zag）：适用于规则环境清扫任务，如扫地机器人沿平行路径覆盖区域。

PID控制：通过比例、积分、微分环节调节误差，用于机器人直线行走或关节位置控制。

轨迹规划：结合样条曲线或多项式插值（如五次多项式）生成平滑运动轨迹，满足加速度连续性要求。

ZMP（零力矩点）控制：双足机器人通过调整重心投影至支撑多边形内保持动态平衡，但对足部尺寸和轨迹精度要求较高。

传感器融合算法（如卡尔曼滤波）整合多源传感器数据，提升环境感知精度。学习目标识别（如CNN）则用于复杂场景下的物体分类与定位。

以上算法通常协同工作，例如SLAM构建地图后由A规划路径，再通过PID控制执行运动。