4 規劃路線

有了定位和周圍環境感知功能，移動機器人就擁有確定路徑并安全導航至目的地所需的所有信息。有多種路徑規劃算法可供使用。其中，占據柵格地圖上的路徑規劃簡單而有效。此外，由于是在更新占據柵格地圖期間檢測到障礙物，因此占據柵格地圖廣泛用于障礙物檢測和路徑規劃。通過識別已占據和未占據的柵格，移動機器人可以發現一條高效且安全的通往目的地的路徑。

圖 4-1 是 AM69A 上自主導航系統的數據流示例，使用的是安裝在移動機器人上的圖像傳感器。VPAC3 VISS 對原始圖像進行處理并去馬賽克，然后 LDC 消除圖像失真。為了感知周圍環境，MSC 重新調整未失真圖像的大小，并將其轉換為 RGB 格式，供 DL 網絡使用。通過 MMA 加速 DL 推理，從圖像傳感器檢測物體并確定其姿態。為了進行定位，從未失真圖像中提取特征點，然后從地圖中搜索相應的特征點，以確定移動機器人在地圖上的姿態。C7x DSP 可以優化該定位過程。許多特征提取算法使用金字塔圖像，而 MSC 可以加速金字塔圖像的生成。進行路徑規劃時將考慮到移動機器人的姿態和檢測到的物體。由于也可以使用移動機器人的姿態將檢測到的物體投影到地圖上，因此會識別移動機器人周圍的自由空間，從而確定通往目的地的路徑和移動機器人的控制命令。該示例數據流可通過多個圖像傳感器進行擴展，并在傳感器之間進行適當的外部校準。

圖 4-1 AM69A 自主導航系統的示例數據流

采用 2D 激光雷達和 IMU 的自主導航系統是在 Robotics SDK 基礎上實現，并配有 SCUTTLE 機器人。對于該系統，使用 2D 激光雷達 SLAM 離線構建占據柵格地圖，并使用相同的 2D 激光雷達傳感器將該地圖用于實時導航。對于自主導航，將在每次激光雷達掃描時執行圖 1-1 中的三項任務（即定位、周圍環境感知和路徑規劃），并且控制命令將轉換為脈寬調制 (PWM) 信號以控制電機。工程頁面中描述了這一數據流，并且可以在 AM69A 處理器上復制該系統。