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轮式移动机器人路径规划与跟踪控制
路径规划和跟踪控制是轮式移动机器人中极为重要的研究方向，它们确定了机器人的动态响应，使机器人能够沿着大致轨迹移动，并进行任务执行。
一、轮式移动机器人的路径规划
轮式移动机器人的路径规划，是指确定机器人移动的路线、行进的速度和运动的时间等。在路径规划过程中，需要考虑如下因素：
1.环境因素：机器人的路径需要适应环境特性，比如地形、障碍物等。
2.任务要求：机器人的路径要符合任务要求，如桌面清洁机器人清理桌面，则机器人的路径需要能够覆盖到整个桌面。
3.时间参数：机器人的路径规划需要考虑时间，使机器人能够在规定的时间内完成目标任务。
4.机器人参数：机器人的尺寸、形状、载重等参数也需要在路径规划中考虑，以保证机器人的稳定性与安全性。
目前，常用的路径规划算法主要有A*算法、Dijkstra算法和PRM算法。
1.A*算法
A*算法是一种基于启发式搜索的算法，可以在有向图或者网格等数据结构中找到最短路径。A*算法基于拓展Dijkstra算法，在搜索过程中引入启发式搜索函数，可以大幅度减少搜索范围，缩短搜索时间。
2.Dijkstra算法
Dijkstra算法是基于图论的算法，用于求出起点到各个终点的最短路径。Dijkstra算法在执行过程中，需要计算每个点到起点的距离，并逐个比较，因此计算复杂度较高，在实际应用中较少使用。
3.PRM算法
PRM算法即概率路标地图算法，它是一种基于概率的算法，通过统计环境中的自由空间信息，生成一组离散的路标。在路径规划时，机器人可以通过寻找相邻的路标之间的连接路径来规划路径。PRM算法可以解决非常复杂的路径规划问题，但需要占用较多的计算资源。
二、轮式移动机器人的跟踪控制
轮式移动机器人的跟踪控制包括两个部分：控制算法和控制器。
1.控制算法
控制算法分为两种：开环控制和闭环控制。
开环控制是指在不进行反馈的情况下执行控制动作，它通过预测输出实现目标状态。对于稳定系统的控制，开环控制是较为有效的。
闭环控制是指通过传感器对系统状态进行反馈，对控制动作进行校正。闭环控制可以消除外部干扰和内部波动带来的影响，提高控制精度和可靠性，是实际应用中常用的一种方法。
2.控制器
控制器是一种执行控制算法的硬件设备，它可以实现机器人的速度、转向、距离等参数的控制。根据控制器的类型不同，可以分为模拟控制器和数字控制器。
模拟控制器是指具有类比计算机功能的硬件设备，它通过电子部件对输出信号进行模拟处理，实现对机器人的控制。
数字控制器是指通过数字信号处理芯片实现机器人控制，数字控制器具有高精度、高性能、可靠性等优点，在现代轮式移动机器人中被广泛应用。
三、轮式移动机器人的路径规划与跟踪控制实现
对于轮式移动机器人的路径规划和跟踪控制，目前可以通过ROS(机器人操作系统)等开源软件实现。ROS提供了众多路径规划和跟踪控制的算法包，例如gmapping、slam_gmapping、move_base等。
gmapping是一种基于激光雷达扫描地图的建图算法，可以实现机器人环境地图数据的生成和路径规划。
slam_gmapping是一种基于移动机器人的SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法，实现机器人的自主导航。
move_base是一个轮式移动机器人的路径规划和控制系统，可以实现机器人的全局导航、局部避障等功能。
总之，路径规划和跟踪控制对于轮式移动机器人的实现和应用至关重要，同时，我们随着科技的不断发展，所运用的方法和工具也在不断的优化和创新，为我们提供更为便利和快捷的手段，使得轮式移动机器人变得更加智能化、高效化和适用性更加强。