本文介绍了基于行人社交模型的移动机器人动态避障方法，重点探讨了社会规范化导航的三个主要目标：自然性、舒适性和社会性。通过建立行人社交距离模型，包括私密空间、个人空间、社交空间和公共空间四个层次，机器人能够更好地理解和尊重人类的社交需求。文章详细描述了如何通过拼接二维高斯函数的半曲面来建模行人社交空间的不对称性，并提供了社会性成本地图的建模方法和动态避障算法的核心实现。最后，通过仿真案例展示了机器人在接近行人时如何优先考虑从行人身后绕行，以避免对行人产生心理压迫，从而提升人机交互的舒适性和信任感。 在移动机器人技术领域，实现与人类的和谐交互一直以来都是一个研究的热点。随着技术的进步，机器人不仅需要具备物理移动的能力，更需要在复杂的社交环境中表现出恰当的行为。本文深入探讨了一种基于行人社交模型的移动机器人动态避障方法，为机器人的社交能力提供了新的解决方案。 文章首先阐释了社会规范化导航的三个主要目标：自然性、舒适性和社会性。自然性涉及机器人行为与人类直觉期望的一致性；舒适性强调机器人行为应给周围的人带来最少的不适感；社会性则是指机器人在社会互动中应遵守的规则和规范。这些目标为机器人的社交行为提供了评价标准，也为后续的研究和算法设计指明了方向。 为了实现这些目标，文章提出了建立行人社交距离模型的概念。这个模型将人际空间划分为私密空间、个人空间、社交空间和公共空间四个层次，通过这样的划分，机器人能够识别并尊重人类在不同社交距离上的心理和行为特征。在私密空间内，人们通常不希望被外人打扰；个人空间则是一个人对亲近之人开放的区域；社交空间是指人们愿意进行更正式的社交活动的空间；而公共空间则是对所有人都开放的区域。通过这样的模型，机器人在移动过程中能够根据所处的不同空间选择合适的避障策略，从而减少对人类社交行为的干扰。 接下来，文章详细介绍了通过拼接二维高斯函数的半曲面来建模行人社交空间的不对称性。二维高斯函数在数学和统计学中经常用来描述数据的分布情况，而在这里，作者巧妙地利用其特性来模拟人类在空间分布上的偏好，比如人们可能更愿意面向某个方向行走，或对某些方向上的障碍物更为敏感。通过调整高斯函数的参数，可以灵活地模拟不同的社交空间偏好。 此外，文章提供了社会性成本地图的建模方法，这是一种将社交模型与机器人避障算法相结合的方法。通过构建一个考虑了社交成本的地图，机器人在规划路径时不仅考虑了物理上的障碍，还考虑到了社交上的“障碍”，比如过于接近或侵入人类的私人空间。这样，机器人在执行任务时能够更加注重人机交互的社会方面，从而在不影响他人的情况下完成任务。 动态避障算法的核心实现是文章重点描述的另一部分内容。动态避障是指机器人在移动过程中实时感知环境变化并作出响应的能力。这种能力对于移动机器人来说至关重要，因为机器人必须在与人类共同工作或生活时，能够及时地避免与其他行人的潜在冲突。文章介绍的避障算法能够使机器人根据当前的社会空间模型和环境情况，动态地调整其路径，以最自然和礼貌的方式避开障碍，尤其是在接近行人时，尽量选择从行人的身后绕行，避免在行人面前造成心理压迫感，从而提升人机交互的舒适性和信任感。 文章最后通过仿真案例进一步说明了机器人动态避障与社交模型的实际应用效果。这些案例显示了机器人在模拟城市环境中与行人交互的场景，其中包括了机器人如何识别行人，并根据行人社交模型选择合理的避让路径。通过这些案例的展示，可以直观地感受到在加入社交模型后，机器人的避障行为更加符合人类的社交习惯，表现出更高的自然性和社会性。 本文提出的方法在移动机器人领域具有重要的理论价值和实际意义。它不仅为机器人在现实世界中的应用提供了新的视角，也为未来的研究者提供了宝贵的参考和启示。通过更深入地理解和应用人类社交行为的规律，未来的机器人将能够更好地融入人类社会，成为真正意义上的社交助手。

基于速度障碍法融合的改进动态窗口DWA算法：增强动态避障能力与轨迹平滑性,基于速度障碍法与改进评价函数的动态窗口DWA算法动态避障研究：地图适应性强且平滑性优化,改进动态窗口DWA算法动态避障。 融合速度障碍法躲避动态障碍物 1.增加障碍物搜索角 2.改进评价函数，优先选取角速度小的速度组合以增加轨迹的平滑性 3.融合速度障碍法(VO)增强避开动态障碍物的能力 地图大小，障碍物位置，速度，半径均可自由调节 有参考，代码matlab ,改进DWA算法; 动态避障; 融合速度障碍法; 轨迹平滑性; 自由调节参数; MATLAB代码。,优化DWA算法：融合速度障碍法实现动态避障与轨迹平滑

本文详细介绍了使用ORCA（Optimal Reciprocal Collision Avoidance）算法进行动态速度避障的原理和实现方法。ORCA算法通过计算Agent之间的相对速度和位置，生成约束线以避免碰撞。文章首先解释了速度避障的基本原理，包括如何将空间坐标系转换为速度坐标系，并详细描述了如何计算最快脱离碰撞区域的向量。接着，文章介绍了如何获取邻居Agent并生成约束线，以及通过动态规划求解可行速度范围的过程。最后，提供了完整的示例代码和测试效果，展示了ORCA算法在多Agent导航中的实际应用。 ORCA动态速度避障算法是一种用于多智能体系统中的避障方法，尤其适用于需要在动态环境中进行实时避障的场景。算法的核心思想是通过分析智能体（Agent）之间的相对速度和位置信息，计算出最优的相对运动策略，确保在保证安全的前提下以最快的速度脱离潜在的碰撞区域。 在详细阐述ORCA算法的实现之前，文章首先介绍了速度避障的基本原理。这包括将传统的空间坐标系转换为速度坐标系，从而使得动态避障问题得以在速度空间内得到解决。文章进一步解释了如何根据Agent之间的相对运动状态确定最快的脱离向量，以此为基准来避免与其他Agent的碰撞。 在算法的具体实施部分，文章着重讲解了如何识别邻近的Agent，并基于这些Agent的信息生成约束线。这些约束线实质上是速度空间中的线性约束，它们定义了在保持不碰撞的前提下，Agent可以选择的速度范围。通过这些约束线，可以构建出一系列的线性规划问题，以求解在每个时间步中Agent可行的速度向量。 文章还详细说明了动态规划算法如何被应用于求解这些线性规划问题，从而确保在多Agent环境下的实时计算效率和安全性。动态规划的引入使得算法能够在考虑未来可能的状态变化的情况下，实时地计算出最优的速度向量。 为了加强理论与实践的结合，文章还提供了完整的源代码以及测试结果。这些示例代码不仅包含算法的主体逻辑，还包括了用于生成约束线、求解线性规划问题以及可视化测试结果的辅助函数。通过运行这些示例代码，用户能够观察到ORCA算法在具体多Agent导航场景中的表现，以及如何有效地避免碰撞并优化路径。 ORCA动态速度避障算法以其理论的严谨性和实现的高效性，在多智能体系统导航领域中占据了重要地位。通过实时的相对速度和位置计算，结合动态规划技术，ORCA算法不仅保证了避障的安全性，也展现了极佳的实时处理能力，为多智能体系统的自主导航提供了强有力的技术支持。

内容概要：本文深入探讨了利用Perscan、Simulink和CarSim进行自动驾驶避障模型的设计与实现。首先介绍了如何在Perscan中创建动态障碍物，如蛇形走位的NPC车辆，通过调整参数模拟真实交通状况。接着详细讲解了Simulink中用于避障决策的控制逻辑，特别是模型预测控制(MPC)的应用，包括计算安全距离、选择最优路径以及紧急制动的策略。最后讨论了CarSim对避障效果的物理验证，确保算法符合车辆动力学特性，并解决了仿真过程中出现的时间同步问题。文中还分享了一些实践经验，强调了高精度时间和物理限制对于成功避障的重要性。 适合人群：从事自动驾驶技术研发的专业人士，尤其是对避障算法感兴趣的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解自动驾驶避障系统的开发者，旨在帮助他们掌握从场景构建、算法设计到物理验证的完整流程，提高避障系统的可靠性和安全性。 其他说明：文章不仅提供了理论指导，还包括具体的代码示例，便于读者理解和实践。同时提醒读者注意仿真与现实之间的差距，强调了测试和优化的重要性。

【标题解析】 "基于stc32g12k128的开环循迹(含45度90度环岛十字T字十字终止线)小车(附完全代码)建议收藏" 这个标题揭示了项目的核心内容，涉及以下几个关键知识点： 1. **STC32G12K128微控制器**：STC32G12K128是STC公司生产的一款基于ARM Cortex-M0内核的单片机，拥有128KB的闪存和一定数量的RAM，适用于嵌入式控制系统，如自动驾驶小车。 2. **开环循迹**：开环控制系统是指系统没有反馈机制，即系统根据预设参数运行，不依赖于实际输出的检测。在小车应用中，这意味着小车按照预先设定的算法追踪路径，而不需要实时调整。 3. **45度、90度、环岛、十字、T字、终止线**：这些描述代表小车需要处理的不同赛道环境。45度和90度指的是转弯角度，环岛和十字、T字则是赛道布局，终止线则表示赛道的结束点。这些复杂环境对小车的控制算法提出了更高的要求。 4. **完全代码**：意味着提供了实现上述功能的全部源代码，对于学习和理解项目实现具有极高价值。 【描述分析】 描述中的“源码”表明项目提供的是编程代码，这通常包括了硬件接口驱动、算法实现以及可能的用户界面控制等部分，有助于开发者或爱好者深入研究和学习。 【标签解析】 "stc32g 循迹小车"标签进一步确认了项目的核心内容，即使用STC32G系列单片机实现的循迹小车项目。 综合以上分析，这个项目可以涵盖以下详细知识点： 1. **STC32G12K128单片机的硬件特性**：包括其内核、内存大小、I/O端口、定时器、ADC（模数转换）等功能，以及如何利用这些资源进行系统设计。 2. **传感器技术**：可能使用了红外、磁敏或者超声波传感器来检测路径，理解传感器的工作原理及其在循迹中的应用。 3. **PID控制算法**：作为常用的闭环控制算法，可能用于修正小车行驶过程中可能出现的偏差，即使在开环系统中，也可能通过预设参数模拟闭环效果。 4. **路径规划与处理**：如何根据赛道特征（如45度、90度弯道等）调整小车的行驶策略，可能涉及到曲线拟合、转向控制等算法。 5. **中断服务程序**：单片机可能通过中断处理实时的传感器数据，提高响应速度。 6. **编码实践**：C语言或C++语言的编程技巧，如结构体、函数、循环、条件判断等，以及良好的编程规范。 7. **调试技巧**：如何使用仿真工具、串口通信、示波器等设备进行程序调试。 8. **硬件电路设计**：电源管理、传感器接口、电机驱动等电路的设计与实现。 9. **项目文档**：良好的工程实践应包含详细的项目文档，解释代码逻辑和系统工作流程。 10. **动手实践能力**：实际操作小车进行测试和优化，理解硬件与软件的结合。 通过学习该项目，不仅可以掌握STC32G12K128单片机的使用，还能了解自动驾驶小车的软硬件开发流程，提升在嵌入式系统和控制算法方面的技能。

小车（一）简单的小车墙壁检测避障实验

在当今的嵌入式系统设计中，单片机的实验和应用占据着重要的地位。其中，GD32F407VET6单片机作为一款性能强大的微控制器，广泛应用于各类电子产品的开发。本次介绍的实验程序源代码针对的是21号项目——红外避障实验。 红外避障实验顾名思义，是通过红外传感器来检测障碍物并作出相应反应的实验。红外避障技术在工业、家用机器人、智能车模等领域有着广泛的应用。在实验过程中，工程师或学习者会通过编写相应的程序代码，让GD32F407VET6单片机能够控制红外传感器发射红外线，当红外线遇到障碍物时会被反射回来，传感器接收到反射信号后，通过特定的算法处理这些数据，并触发单片机执行预设的动作，从而实现避障功能。 在进行红外避障实验时，需要对GD32F407VET6单片机的I/O端口进行配置，确保可以发送和接收红外信号。同时，需要对红外传感器的工作原理有一个清晰的理解，包括发射端的红外二极管如何产生红外光，接收端的红外接收头如何感应红外光，并将光信号转换为电信号等。除此之外，实验中还需要考虑电路设计，确保红外传感器与单片机之间有稳定的通信连接。 在编程方面，实验者需要具备一定的C语言编程基础，以及对GD32F407VET6单片机编程环境的熟悉。实验中可能需要使用到PWM（脉冲宽度调制）技术来控制红外发射的频率和强度，以及利用定时器中断来精确地测量红外信号的返回时间。这些技术的掌握对于完成红外避障实验至关重要。 实验源代码的编写应考虑到单片机与红外传感器之间的接口协议，编写相应的驱动程序使得单片机能够准确地读取传感器数据。在算法方面，实验者可能需要使用一些基本的信号处理技术，比如滤波算法，来提高传感器检测的准确性。此外，程序中还应包含控制逻辑来决定在检测到障碍物时单片机应如何调整方向或执行其他动作，从而实现避障。 在实验的过程中，调试是必不可少的步骤。实验者需要利用调试工具来监视程序的执行情况，确保程序运行符合预期。在遇到问题时，能够通过查看单片机的输出状态、传感器信号以及程序中设置的调试信息来快速定位问题，并进行相应的调整和优化。 完成红外避障实验后，不仅能够加深对GD32F407VET6单片机性能的理解，还能提高使用该单片机进行电子项目开发的能力。此外，通过这个实验，学习者可以掌握到电子电路设计、传感器应用、信号处理和嵌入式系统编程等多方面的知识，为今后深入学习和从事相关工作打下坚实的基础。 GD32F407VET6单片机的红外避障实验是学习单片机应用开发的重要实践项目之一。通过这个实验，可以全面地提升电子系统设计、编程调试、传感器应用等多方面的能力，对于电子爱好者和工程师来说，是一项非常有价值的实践活动。

循迹模块

内容概要：本文介绍了一种结合正余弦优化（SCA）算法与匈牙利任务分配策略的多智能体路径规划及动态避障方法，并提供了完整的MATLAB代码实现。该方法不仅能够进行全局路径规划，还能在局部路径规划中实现高效的动态避障。文中详细解释了SCA算法的速度更新公式及其在避障中的应用，以及匈牙利算法在任务分配中的具体实现。此外，文章展示了如何利用MATLAB的animatedline函数实现路径的动态显示，并通过实验验证了该方法在仓库AGV调度中的优越性能。 适合人群：对多智能体系统、路径规划、动态避障感兴趣的科研人员、研究生及工程师。 使用场景及目标：①研究和开发多智能体系统的路径规划算法；②解决多机器人在复杂环境中的动态避障问题；③提高多机器人协作效率，减少路径交叉率。 其他说明：代码已开源，适合希望深入理解并改进多智能体路径规划算法的研究者。

内容概要：本文介绍了基于快速探索随机树（RRT）算法的自动驾驶汽车路径规划方法，重点解决在存在静态障碍物环境下实现有效避障与路径搜索的问题。该方法通过在Matlab环境中构建仿真模型，利用RRT算法的随机采样特性扩展搜索树，逐步探索可行路径，最终生成从起点到目标点的安全、连通路径。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现和调试算法，同时展示了算法在复杂地图中的路径规划效果，突出了其在非完整约束系统中的适用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事自动驾驶、机器人或智能交通系统相关研究的科研人员及高校研究生。; 使用场景及目标：①学习RRT算法的基本原理及其在路径规划中的具体实现；②掌握在静态障碍物环境中进行路径搜索与避障的技术方法；③通过Matlab仿真验证算法性能，为进一步改进如RRT*等优化算法奠定基础； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法流程，重点关注随机采样、最近节点查找、路径扩展与碰撞检测等核心模块的实现，配合仿真结果分析算法优缺点，并尝试调整参数或引入优化策略以提升路径质量。