# 機器人軟件設計 ## 運動規劃 使用此算法，我們設置最大向前左右移動速度為2.5，最大后退速度為0.2，障礙物之間的最小距離為0.32。它具有一定的靈活性、適應性而且有很好的避障能力，但有時也會出現實時的情況規劃不夠合理，需要與基本控制權，需要修改和調整。 運動規劃系統具有三大結構的功能：使機器人能夠移動到達指定的位置、獲取到自身的地圖信息和機器人自身在地圖中的位置信息。主要包括定位模塊提供的 場地地圖、機器人自身的位置信息、目的位置信息，以及友方機器人信息和對方機器人位置信息。在這些信息基礎上進一步做路徑規劃。 首先有一個全局的路徑的規劃，就是由于機器人不可能實時的檢測到場地中的所有的位置信息。但是場地的固定特殊物體機器人是已知的（障礙塊、圍墻、防御加成區等），所以會根據這些已知的信息先前存儲到機器人自身內部做一個全局地圖。 在一些非固定的障礙物物體信息中（友方機器人位置信息和對方機器人位置信息），將這些信息重新規劃為一個本地的地圖，本地地圖的地圖數據是實時變化的，在真正的路徑規劃中，本地地圖是占主導位置的，首先確保本地的路徑規劃是沒有問題，并實時更新本地地圖的數據，及時清除過時的障礙物信息。確保本地地圖數據的準確性。 做路徑規劃的時候，我們首先根據全局的靜態地圖找到一條最短的運動路徑，當機器人在按照這個根據全局地圖所找出的路線運動時，再根據本地的動態地圖實時去更新我們的局部最短路徑，在全局靜態路徑規劃中，使用算法A\*。但是，實時在實際應用中，我們通常依賴于局部動態路徑規劃并使用定時彈性帶算法。 在做靜態地圖的路徑規劃的同時，本地動態地圖的路徑規劃也顯得尤為重要，這里我們使用了D\*( D-Star,Dynamic A Star)來處理本地動態地圖的路徑規劃。當機器人按照靜態規劃的地圖運動時，會根據動態地圖來判斷下一個位置點是否可以移動，如果不可移動，那么就根據D\* 算法重新對局部做一個路徑規劃從而獲取一個新的、可以避開當前障礙物的新規劃。 對于在運動過程中，發現地方機器人和自身狀態出現不同情況時，該如何選擇一個合適的目標點，這個問題則由我們的智能決策來完成。