Алгоритм для радиоуправляемой машины

Как описана ваша проблема, алгоритм прост и требует всего два простых шага: 1) двигайтесь вперед, поворачивая (влево или вправо), пока машина не укажет прямо на B, 2) двигайтесь прямо вперед, пока не нажмете B. Готово.

Единственная относительно сложная часть — это первый шаг. Если B лежит слева от продольной оси автомобиля в исходном положении, естественным подходом будет начать с поворота налево. Это будет работать, если только точка B не лежит внутри круговой траектории, созданной таким левым поворотом (радиусом turningRadius). В последнем случае машина будет бегать по кругу, но никогда не сможет целиться прямо в точку B. В таких случаях правильная стратегия состоит в том, чтобы начать с правого поворота и продолжать поворачивать, пока вы не нацелитесь на точку B. машина на Б.

Итак, если у вас нет никаких требований оптимальности для вашей траектории, простейший алгоритм для первого шага будет состоять в том, чтобы безоговорочно отвернуться от точки: повернуть направо, если B лежит на влево от продольной оси автомобиля и повернуть влево, если B лежит вправо. Продолжайте поворачивать, пока машина не нацелится прямо на B. Это звучит немного неестественно, но это всегда работает, т.е. вы всегда сможете в конечном итоге нацелить машину.

Если вас интересует более оптимальная (более короткая) траектория, вам необходимо проанализировать положение B относительно исходного положения/ориентации автомобиля («B находится внутри круга поворота или снаружи?») и выбрать направление движения. первый поворот соответственно.

В общем, это непростая проблема. Он подпадает под категорию «Планирование в условиях дифференциальных ограничений». Этому посвящены последние три главы книги ЛаВалле (доступны онлайн здесь). В частности, обратите внимание на раздел 14.4.2., в котором рассматривается «автомобиль Дабинса», который похож на ваш радиоуправляемый автомобиль, за исключением того, что он не движется назад.

Также выполните поиск по запросу «Планирование автомобильных маршрутов Dubins». Вы найдете много бумаг.

Пробовали ли вы a* (a-star)? также хорошо, когда вы предоставляете ему карту местности. Вы можете назначать вес разным участкам местности, что приведет к разным траекториям. Я считаю, что алгоритм по умолчанию не обеспечивает диагональные направления, но вы можете легко добавить это.

Также по умолчанию он не имеет дело с «поворотом», но звездочка даст полный путь. Что вы можете сделать, так это рассчитать радиус поворота на основе 2 точек. Текущая позиция и следующая рассчитанная позиция ИЛИ последняя позиция и текущая позиция. Затем вы можете добавить или вычесть направление взгляда с изменением угла. Возможно, вам придется немного подправить это.

Звучит как интересный и увлекательный проект! Чтобы получить конкретную рекомендацию по алгоритму, вам, вероятно, следует предоставить более подробную информацию… Например, вы ожидаете буквально запустить это на каком-то встроенном контроллере, подключенном к радиоуправляемой машине? Или алгоритм запускать на рабочей станции и управлять автомобилем удаленно? (Или это чисто абстрактное упражнение, а машины нет… оууу.)

Моя общая рекомендация для получения дескриптора того, с чего начать, будет заключаться в следующем: Решатели проблем, который является отличным введением в мир методов решения проблем с помощью искусственного интеллекта. В наши дни это может быть немного устаревшим… но подождите, что я говорю! Возможно нет. :-)

[Хорошо, я должен объяснить последний комментарий: большинство «современных» методов искусственного интеллекта, которые я видел на практике, на самом деле восходят к идеям многолетней давности… Они только сейчас стали практичными благодаря неустанному прогрессу. закона Мура. Таким образом, книга, написанная в 1993 году, до сих пор обсуждает довольно современные методы, которые я лично видел. Я бы хотел, чтобы мне указали на контрпример!]