潜在场方法:真实机器人

势场法是一种非常流行的机器人导航模拟.但是,有没有人在真实机器人上实施势场方法？在真实机器人中使用该方法的任何参考或任何声明？

我之前已经完成了潜在的基于现场的路径规划,但放弃了它以支持更适合我的问题的方法.它适用于您具有精确定位和准确传感器读数的环境,但在现实世界环境中则更少(即使在速度和路径质量方面,即使在模拟中也不是特别好的解决方案).考虑到现在有很多好的SLAM实现可以免费或低成本,我不打算重新实现,除非你有重复的非常具体的问题.对于MRDS(我工作的)有Karto Robotics,ROS有一个SLAM实现,并且有几个开源实现只有google搜索.

如果您想要很好地了解路径规划的不同方法,那么您可能想要获取Segwart等人的"自主移动机器人介绍"的副本.这是一本非常好的书,路径规划部分概述了不同的策略.

如果您对路径或运动规划感兴趣,我建议您阅读Steven M. LaValle 的" 规划算法 "一书.本书中描述的方法被积极地用于机器人社区.

另一方面,谷歌学者或IEEE网站上的搜索将为您提供很多参考文献,这些文章描述了潜在领域方法的使用和研究.