．機器人是如何完成避障實現智慧行走？

Google's DeepMind AI Just Taught Itself To Walk

來源：SLAMTEC

避障是指機器人在行走過程中，透過感測器感知到其路線規劃上，存在的動態或靜態障礙物，按照一定的算法實時更新路徑，避開障礙物，最終到達目的地。

迅速熟知周圍環境，瞭解自身定位資訊是機器人展開工作的第一步，而目前雷射雷達感測器，能幫助機器人，即時獲取所在環境的高精度輪廓資訊，實現機器人的自主定位、建圖及避障等功能。

當然，僅靠雷射雷達感測器，是無法達到我們理想中的效果，為此，市場上有公司推出了，充當機器人「小腦」的自主定位導航模組SLAMWARE，一個控制機器人運動的核心中樞。

對機器人來說，小腦可以繪製環境地圖，來指導自身行動，而如何在環境中，找到一條從起點到終點，同時避開障礙物的最優路徑，顯得更為困難。

模組化自主定位導航SLAMWARE，內置基於雷射雷達的同步定位與建圖 (SLAM) ，及配套的路徑規劃功能。

同時，據稱這家公司推出的服務機器人，自主行走的全套解決方案之一。

相較於開源ROS機器人操作系統，SLAMWARE內置的SLAM算法，建構出的地圖更加精確，即使受到外界干擾，也可以保持較高的定位精度。

在實際應用時，除了利用SLAM構建環境地圖，與即時定位外，我們還希望機器人在未知環境中，自動避開障礙物，實現自主移動。

SLAMWARE採用D＊算法（即動態啓發式路徑搜索算法），可以讓機器人不需要預先錄入地圖，就可以在陌生環境中行動自如，躲避動態障礙物。

通常來說，服務機器人的工作環境都比較複雜，除了「眼睛」（雷射雷達）與「小腦」的組合之外，還需要多感測器融合。

同時，SLAMWARE還支持多感測器融合，包括超音波感測器，防跌落感測器、碰撞感測器和深度攝影機等，利用多種感測器資訊融合，幫助機器人實現更智慧的運動。

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