机器人导航架构是机器人领域中一个核心的组成部分，它涉及到机器人如何感知环境、规划路径以及执行移动。以下是一些关于导航架构的基本概念和组成部分。
感知环境
机器人要导航，首先需要感知其周围的环境。以下是一些常用的感知技术：
- 激光雷达（Lidar）: 使用激光脉冲来测量距离，提供高精度的三维环境信息。
- 摄像头: 通过视觉识别环境中的物体和特征。
- 超声波传感器: 用于短距离的测距，适用于较小的机器人。
路径规划
一旦机器人感知了环境，它需要规划一条到达目的地的路径。以下是一些常见的路径规划算法：
- A*算法: 一种启发式搜索算法，用于在图中找到最短路径。
- Dijkstra算法: 用于在无权图中找到最短路径。
- RRT（Rapidly-exploring Random Trees）: 一种随机采样方法，用于在复杂环境中找到路径。
执行移动
规划好路径后，机器人需要执行移动。以下是一些常用的移动策略：
- PID控制: 用于控制机器人的速度和方向。
- 轨迹跟踪: 让机器人沿着规划的路径移动。
相关资源
想要了解更多关于机器人导航架构的信息，可以参考以下链接：
机器人导航架构