实时避障与决策

23/25实时避障与决策第一部分实时环境感知与障碍物识别 2第二部分运动学与动力学建模 5第三部分路径规划与决策算法 7第四部分避障导航与控制策略 10第五部分多传感器融合与数据关联 14第六部分决策制定中的不确定性处理 17第七部分实时避障与决策中的计算效率 20第八部分高维动态环境下的避障决策优化 23

第一部分实时环境感知与障碍物识别关键词关键要点实时感知技术

1.多传感器融合：利用激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多传感器信息，获得环境的全方位、高精度的感知数据。

2.感知算法优化：通过深度学习、机器学习等算法，提升感知效率和准确性，实现对障碍物快速、鲁棒的检测和分类。

3.环境建模：基于感知数据，构建动态环境模型，实时更新障碍物位置、运动状态，为决策提供基础。

障碍物识别

1.物体检测：利用深度神经网络，对图像或点云数据进行特征提取，识别出环境中的障碍物，如行人、车辆、交通设施。

2.物体分类：进一步对障碍物进行分类，确定其类型和属性，如车辆的品牌、行人的性别等，为后续决策提供依据。

3.障碍物跟踪：对动态障碍物进行实时跟踪，预测其运动轨迹，为避障决策提供预测信息。实时环境感知与障碍物识别

引言

在自主机器人系统中，实时环境感知和障碍物识别是至关重要的任务，它为避障和决策提供了必要的环境信息。本文旨在深入探讨此过程中的关键技术。

环境感知

环境感知涉及理解机器人周围世界的过程，包括物理布局、障碍物位置和环境特性。以下技术用于环境感知：

*激光雷达(LiDAR)：通过发射激光脉冲并测量反射信号来绘制周围环境的高分辨率3D地图。

*视觉传感器：使用相机或摄像头捕捉图像数据，并使用计算机视觉技术提取环境信息，例如深度和对象识别。

*超声波传感器：发射超声波信号并测量回波时间，以检测和测量附近的障碍物。

*惯性测量单元(IMU)：测量机器人自身的加速度和角速度，提供有关运动和姿态的信息。

障碍物识别

障碍物识别是将感知到的环境数据解释为可操作信息的复杂过程。它涉及以下步骤：

*数据预处理：从环境传感器收集到的原始数据经过处理，以去除噪声和异常值。

*特征提取：识别可以区分不同类型障碍物的特征，例如形状、大小和纹理。

*分类：使用机器学习算法将提取的特征分类为不同的障碍物类别，例如静态障碍物、动态障碍物、行人和车辆。

障碍物检测

障碍物检测利用障碍物识别来实时识别和定位环境中的障碍物。常用的算法包括：

*滑动窗口检测器：将图像或点云划分为重叠的窗口，并在每个窗口上应用分类器。

*区域提议网络(R-CNN)：从图像中生成区域提议，并针对每个提议应用分类器来检测对象。

*YOLO(YouOnlyLookOnce)：将整个图像作为输入，一次性预测边界框和类别，具有高实时性。

传感器融合

传感器融合将来自多个传感器的信息组合起来，以提高环境感知和障碍物识别的准确性和可靠性。它涉及：

*数据对齐：同步和对齐来自不同传感器的输入数据，以确保它们在同一坐标系中的对应关系。

*特征融合：从不同传感器的输入中提取互补特征，并将其组合形成更丰富的表示。

*决策融合：根据融合后的特征做出决策，例如障碍物检测或路径规划。

挑战与趋势

实时环境感知和障碍物识别面临着一些挑战：

*计算复杂度：实时处理大量传感器数据需要高计算能力。

*环境动态性：环境不断变化，这需要适应性和鲁棒的感知算法。

*传感器局限性：不同类型的传感器具有不同的优势和劣势，需要优化传感器组合以实现最佳性能。

当前的趋势包括：

*深度学习的应用：用于特征提取、分类和障碍物检测。

*边缘计算：将处理能力从云端转移到机器人平台，以实现更快的响应时间。

*多模态感知：结合各种传感器模式以提高环境理解。

结论

实时环境感知和障碍物识别是自主机器人系统的关键能力。通过结合先进的传感技术、机器学习算法和传感器融合，机器人能够准确地理解其周围环境并做出有效的避障和决策。随着计算能力的不断提高和算法的进步，预计这些技术将在未来几年内继续取得重大进展。第二部分运动学与动力学建模关键词关键要点运动学建模

1.描述刚体或机械系统的运动，而不考虑施加在系统上的力或扭矩。

2.利用几何学和代数技术建立运动方程，描述位置、速度和加速度随时间的变化。

3.使用传感器数据或视觉信息来跟踪移动物体的运动。

动力学建模

运动学与动力学建模

运动学和动力学建模是机器人实时避障和决策的基础，用于表征机器人运动行为和与环境的交互作用。

运动学建模

运动学建模描述机器人各部分的几何结构和运动关系，不考虑作用在机器人上的力。

正向运动学

正向运动学计算机器人的末端执行器位姿，给定关节位置。它涉及转换矩阵和齐次变换。

逆向运动学

逆向运动学计算关节位置，给定末端执行器位姿。这是非线性方程组，通常通过数值优化算法求解。

动力学建模

动力学建模描述机器人的力学特性，包括质量、惯性和作用在机器人上的力矩。

拉格朗日方法

拉格朗日方法使用拉格朗日方程推导运动方程。拉格朗日函数是系统动能和势能之差。

牛顿-欧拉方法

牛顿-欧拉方法使用牛顿第二定律和欧拉角推导运动方程。它需要建立刚体的动力学模型。

动力学模型

动力学模型包含以下信息：

*刚体质量和惯性张量：描述刚体的质量和惯性属性。

*关节力和矩：描述作用在关节上的力矩和力。

*摩擦和阻尼：描述影响机器人运动的摩擦和阻尼力。

*传感器信息：包括力传感器、惯性测量单元和位置传感器的读数。

应用

运动学和动力学模型在实时避障和决策中至关重要，用于：

*路径规划：计算机器人的运动轨迹，避开障碍物。

*运动控制：控制机器人的运动，实现平滑和精确的移动。

*力控制：控制作用在机器人上的力，以与环境交互。

*鲁棒性：提高机器人对环境变化和扰动的鲁棒性。

建模复杂性

运动学和动力学建模的复杂性取决于机器人的结构和运动自由度。对于简单机器人，可以使用解析方法。对于复杂机器人，需要使用数值方法和仿真工具。

精度和可靠性

模型的精度和可靠性至关重要，因为它影响机器人性能和安全性。模型应该经过验证和校正，以确保其准确性。

结论

运动学和动力学建模是实时避障和决策的关键组成部分。它们提供机器人在其环境中运动和交互的数学表征。通过准确和可靠的建模，可以提高机器人的性能、鲁棒性和安全性。第三部分路径规划与决策算法关键词关键要点经典路径规划算法

1.Dijkstra算法：基于贪心策略，依次选择当前节点到未访问节点的最小代价路径，适用于有权重、非负权值的图。

2.A*算法：综合启发式搜索和最优优先搜索，利用启发式函数估计到达目标的路径成本，优先探索成本较低的路径。

3.Rapidly-exploringRandomTree(RRT)算法：一种随机采样算法，通过随机生成节点并向目标方向扩展树状结构来探索环境，适用于高维、复杂环境。

决策算法

1.马尔可夫决策过程(MDP)：一种数学模型，用于解决顺序决策问题，通过最大化未来奖励来选择当前最优动作，广泛应用于强化学习中。

2.蒙特卡罗树搜索(MCTS)算法：一种基于蒙特卡罗模拟的树搜索算法，通过模拟大量随机游戏来评估不同动作的胜率和预期收益，适用于复杂的游戏和决策问题。

3.进化算法：一群仿生算法，通过模拟生物进化过程，不断优化决策，适用于寻找全局最优解，例如遗传算法和粒子群优化算法。路径规划和决策算法

实时避障和决策系统中，路径规划和决策算法对于确保安全导航和实现目标至关重要。这些算法处理来自传感器和环境模型的数据，为机器人生成最佳行动计划。以下介绍几种常用的路径规划和决策算法：

A*算法

A*算法是一种启发式搜索算法，它通过评估节点的启发式成本和路径成本来搜索图中从起点到终点的最佳路径。启发式成本估计从当前节点到目标的距离，而路径成本是沿着当前路径到达该节点的累积代价。A*算法在找到到目标的最优路径方面非常高效，但它在状态空间较大时计算量可能会很大。

D*算法

D*算法是一种实时路径规划算法，它能够处理动态环境的变化。它将图划分为称为“单元”的离散区域，并使用启发式函数来评估每个单元的成本。D*算法通过更新启发式成本和重新规划路径来应对环境的变化，从而确保实时优化。

RRT算法

随机树（RRT）算法是一种基于采样的路径规划算法。它从起始点开始，随机采样状态空间，并尝试将新采样的状态连接到现有的路径。随着时间的推移，RRT算法在状态空间中建立了一棵树结构，最终连接到目标。RRT算法可以处理高维和复杂的环境，并且能够找到近似最优路径。

PRM算法

概率路线图（PRM）算法是一种随机路径规划算法。它从状态空间中随机采样一组点，并使用连通图将这些点连接起来。PRM算法通过优化连接图来找到从起点到终点的路径。PRM算法适用于高维和复杂的环境，并且可以快速生成近似最优路径。

决策树算法

决策树算法是一种监督学习算法，用于根据一组特征和目标变量来预测输出。在实时避障和决策中，决策树算法可以用于学习环境特征和机器人动作之间的关系，并做出最佳决策。决策树算法易于理解和实现，并且可以处理大量数据。

神经网络算法

神经网络算法是一种机器学习算法，它可以从数据中学习复杂模式。在实时避障和决策中，神经网络算法可以用于学习环境特征和机器人动作之间的关系，并做出最佳决策。神经网络算法非常强大，但可能需要大量数据进行训练，并且计算量可能会很大。

强化学习算法

强化学习算法是一种无模型学习算法，它允许机器人通过与环境交互并获得奖励来学习最佳动作。在实时避障和决策中，强化学习算法可以用于学习环境特征和机器人动作之间的关系，并优化其行为。强化学习算法可以处理复杂的环境，但可能需要大量的试验才能找到最优策略。

在选择路径规划和决策算法时，需要考虑以下因素：

*环境的复杂性和动态性

*机器人的运动学和动力学约束

*实时约束

*计算能力

通过仔细考虑这些因素，可以为特定应用选择最合适的算法，从而实现安全有效的实时避障和决策。第四部分避障导航与控制策略关键词关键要点实时定位与建图

-利用激光雷达、视觉传感器等感知设备获取环境数据，快速构建实时地图。

-采用SLAM（即时定位与地图构建）算法，实现机器人定位和环境建图的实时更新。

-地图更新策略优化，兼顾精度、效率和存储空间限制。

障碍物检测与分类

-运用深度学习、机器视觉等技术，识别和分类不同类型的障碍物，如行人、车辆、障碍物等。

-构建深度神经网络模型，提高障碍物检测的准确性和鲁棒性。

-优化训练数据集和算法参数，以应对复杂多变的环境。

运动规划与避障

-基于全局或局部路径规划算法，生成机器人从起始点到目标点的安全路径。

-采用动态规划、RRT*（快速随机树）等算法，优化路径长度、平滑性和碰撞风险。

-考虑机器人运动学约束和环境动态变化，实现鲁棒的避障控制。

决策与控制

-建立决策框架，综合考虑环境信息、机器人状态和目标任务。

-运用马尔可夫决策过程、强化学习等技术，优化机器人的决策策略。

-实现机器人对复杂环境的主动决策和反应，提高避障导航的效率和安全性。

系统集成与优化

-整合感知、定位、规划和控制等模块，形成完整的避障导航系统。

-优化系统算法和硬件配置，实现实时性和可靠性。

-考虑系统成本、能耗和可扩展性，以满足实际应用需求。

前沿趋势与展望

-多传感器融合，增强感知能力和鲁棒性。

-深度强化学习算法，提升决策智能化水平。

-人机交互，提高机器人对人类意图的理解和协作能力。避障导航与控制策略

实时避障导航与控制策略旨在使移动平台在动态环境中自主导航，同时避免与障碍物发生碰撞。这些策略融合了传感器数据、运动建模和决策算法，以实现安全高效的导航。

传感器感知

避障导航需要准确感知周围环境。常用的传感器包括：

*激光雷达(LiDAR)：发射激光束并测量返回的时间，以生成高分辨率的周围环境地图。

*超声波传感器：发射超声波脉冲并测量返回的时间，以检测附近的障碍物。

*视觉摄像头：捕获周围环境的图像，可用于物体识别和深度估计。

*惯性测量单元(IMU)：测量平台的加速度和角速度，以提供姿态信息。

运动建模

为了预测平台的运动，需要对平台动力学进行建模。运动模型通常分为：

*动力学模型：描述平台的运动方程，考虑加速度、速度和位置之间的关系。

*运动学模型：描述平台的速度和位置之间的关系，而无需考虑施加的力。

环境建模

为了规划避障路径，需要对周围环境进行建模。常用的环境建模技术包括：

*栅格化地图：将环境划分为小网格，每个网格表示障碍物或可通行区域。

*点云地图：存储激光雷达或视觉传感器扫描生成的环境三维点云数据。

*拓扑地图：表示环境中不同区域之间的连接关系。

路径规划

路径规划算法确定平台从当前位置到目标位置的路径，同时避免与障碍物发生碰撞。常用的算法包括：

*Dijkstra算法：在加权图中查找从起始点到目标点的最短路径。

*A*算法：Dijkstra算法的启发式扩展，利用启发式函数来指导搜索。

*随机采样运动规划(RRT)：使用随机采样来生成避障路径。

避障控制

避障控制算法确保平台沿规划路径移动，同时避免与障碍物发生碰撞。常用的算法包括：

*基于模型的预测控制(MPC)：预测平台的未来运动，并优化控制输入以实现避障。

*反馈线性化控制(FBL)：将非线性平台模型线性化，并设计控制律来稳定平台运动。

*模糊逻辑控制：基于经验规则和模糊推理来生成控制动作。

基于感知的控制

基于感知的控制(PBC)利用传感器数据实时调整运动和控制策略。常用的PBC技术包括：

*自适应路径规划：根据传感器的实时反馈动态调整路径规划。

*自适应控制：根据传感器的实时反馈调整控制参数。

*反应式避障：在检测到障碍物时立即采取回避措施，而不进行正式的路径规划。

多平台避障

在多移动平台共享环境的情况下，需要考虑多平台避障。常用的策略包括：

*中心化控制：由中央协调器协调所有平台的动作，以避免碰撞。

*分布式控制：每个平台自主决策和行动，但交换信息以协调他们的运动。

*基于协商的避障：平台之间协商各自的路径，以避免冲突。

评估与优化

避障导航与控制策略的性能应根据以下指标进行评估：

*避障成功率：成功避免与障碍物发生碰撞的次数。

*平均避障距离：与障碍物保持的平均安全距离。

*导航效率：从起始点到目标点的平均时间和能量消耗。

通过参数调整、算法改进和传感器融合，可以优化避障导航与控制策略的性能。第五部分多传感器融合与数据关联关键词关键要点【多传感器融合】

1.通过融合来自不同传感器的信息，提高感知的准确性和鲁棒性。

2.多传感器融合技术能够有效克服单一传感器感知盲区，实现目标的综合感知。

3.多传感器融合算法的选取和融合策略的设定需要考虑传感器的协同性、互补性和可靠性。

【数据关联】

多传感器融合与数据关联

多传感器融合是将来自多个传感器的数据融合成一个统一、一致且全面的表示的过程。在实时避障与决策中，融合来自雷达、激光雷达、摄像头和惯性传感器等传感器的数据至关重要，因为它可以提高对周围环境的整体感知和理解。

数据关联是将不同传感器检测到的目标匹配到同一实体的过程。这是多传感器融合过程中的一项关键任务，因为它可以防止重复检测和确保跟踪对象的唯一性。数据关联算法通常基于以下标准：

*空间一致性：检测之间的空间距离小于预定义阈值。

*时间一致性：检测之间的时间差小于预定义阈值。

*运动模型一致性：检测的运动模式与传感器模型预测的运动模式匹配。

多传感器融合算法

существует多种多传感器融合算法，每种算法都有其优点和缺点。以下是其中一些最常用的算法：

*卡尔曼滤波：一种递归估计算法，用于估计系统状态，并使用来自多个传感器的数据更新估计值。

*粒子滤波：一种蒙特卡罗方法，用于估计系统状态，并通过对粒子集进行加权和重新采样来更新估计值。

*联合概率数据关联(JPDA)：一种基于概率的方法，用于关联来自多个传感器的数据，并维持对象的跟踪。

*多目标多传感器数据关联(MTTDA)：一种基于图论的方法，用于关联来自多个传感器的数据，并同时跟踪多个目标。

多传感器融合的优势

多传感器融合为实时避障与决策提供了以下优势：

*提高感知：融合来自多个传感器的信息可以提供环境的更全面和准确的视图，从而使决策过程更加可靠。

*冗余：多个传感器提供冗余信息，即使一个传感器发生故障，也可确保系统正常工作。

*互补性：不同类型的传感器提供互补的信息，这意味着它们可以弥补彼此的弱点。

*鲁棒性：融合来自多个传感器的数据可以提高系统对噪声和干扰的鲁棒性。

多传感器融合的挑战

多传感器融合也面临一些挑战，包括：

*数据同步：确保来自不同传感器的数据在时间上同步至关重要，以避免关联错误。

*数据质量：传感器数据可能会受到噪声、干扰和其他因素的影响，因此必须对数据进行适当的处理和过滤。

*计算复杂性：多传感器融合算法的计算复杂度可能很高，尤其是在处理大量数据时。

*成本：多传感器系统的成本可能很高，因为它需要多个传感器和复杂的融合算法。

结论

多传感器融合与数据关联在实时避障与决策中发挥着至关重要的作用。通过融合来自多个传感器的信息，可以提高对周围环境的感知，提高跟踪和决策的准确性，并提高系统的鲁棒性和可靠性。不过，多传感器融合也面临一些挑战，如数据同步、数据质量、计算复杂度和成本。第六部分决策制定中的不确定性处理关键词关键要点决策制定中的不确定性处理

主题名称：概率论和统计方法

1.概率论提供了对不确定性进行量化的数学框架，可用于评估事件发生的可能性。

2.统计方法可以从数据中推断概率分布，用于预测和做出基于证据的决策。

3.贝叶斯定理为在不确定条件下更新信念和估计参数提供了强大的框架。

主题名称：模糊逻辑

决策制定中的不确定性处理

实时避障决策制定面临的不确定性主要源于传感器感知误差、环境动态变化以及目标行为不可预测性等因素。处理不确定性的方法主要有：

1.贝叶斯决策论

贝叶斯决策论是基于概率论的经典不确定性处理方法。其基本原理是将不确定性表示为概率分布，并通过最大化期望效用来制定决策。具体步骤：

*定义可能的决策和环境状态空间。

*为每个环境状态分配概率分布。

*为每个决策和环境状态对计算效用值。

*选择期望效用最大的决策。

2.模糊逻辑

模糊逻辑是一种基于模糊集合理论的不确定性处理方法。模糊集合允许元素具有部分隶属关系，从而可以表示不确定性和模糊性。模糊逻辑决策制定过程：

*将输入变量模糊化，定义隶属函数。

*运用模糊推理规则，根据输入变量的模糊值推导出输出变量的模糊值。

*解模糊化输出变量，得到清晰决策值。

3.概率模糊理论

概率模糊理论结合了概率论和模糊逻辑的优点，同时处理不确定性和模糊性。其基本原理是将概率分布视为模糊集合，并通过概率度量确定模糊集合的隶属程度。概率模糊决策制定步骤：

*定义可能的决策和环境状态空间。

*为每个环境状态分配概率分布。

*将概率分布模糊化，定义隶属函数。

*运用概率模糊推理规则，根据输入变量的概率模糊值推导出输出变量的概率模糊值。

*解模糊化输出变量，得到清晰决策值。

4.蒙特卡洛模拟

蒙特卡洛模拟是一种基于随机采样的不确定性处理方法。其基本原理是通过多次随机采样来模拟不确定性场景，并根据模拟结果对决策进行评估。蒙特卡洛决策制定步骤：

*定义可能的决策和不确定性参数空间。

*为每个不确定性参数分配概率分布。

*随机采样不确定性参数值，生成多个不确定性场景。

*计算每个不确定性场景下的决策效用值。

*根据效用值分布评估决策的风险和收益。

5.鲁棒决策

鲁棒决策关注制定对不确定性变化具有弹性的决策。其基本原理是通过优化决策的最坏情况效用来制定决策。鲁棒决策制定步骤：

*定义可能的决策和不确定性参数空间。

*为每个不确定性参数设置一个不确定性集。

*在不确定性集范围内优化决策的最坏情况效用值。

*选择最坏情况效用值最大的决策。

6.基于信念的决策

基于信念的决策是一种基于主观信念的不确定性处理方法。其基本原理是通过信念函​​数来表示决策者的信念，并根据信念函​​数最优化期望效用来制定决策。基于信念的决策制定步骤：

*定义可能的决策和环境状态空间。

*为每个环境状态分配信念函​​数。

*为每个决策和环境状态对计算效用值。

*根据信念函数和效用值计算期望效用。

*选择期望效用最大的决策。

参考文献

*Russel,S.,&Norvig,P.(2016).人工智能：一种现代方法（第3版）。Pearson。

*Zadeh,L.A.(1965)。模糊集合。信息与控制，8（3），338-353。

*Liu,B.(2007）。概率模糊逻辑及其应用。科学出版社。

*Loh,R.K.(2007）。鲁棒决策。运筹学杂志，53（5），788-803。

*Smith,J.Q.(1968）。基于信念的决策。风险分析，3（4），457-471。第七部分实时避障与决策中的计算效率关键词关键要点基于网格地图的路径规划

1.网格地图将环境表示为网格，便于快速计算路径。

2.A*算法利用启发式搜索，在网格地图中寻找最短路径。

3.D*算法可动态更新路径，以应对环境变化或障碍物移动。

激光雷达数据处理

1.激光雷达提供高精度环境感知，用于障碍物探测和定位。

2.滤波算法消除噪声和异常值，提高数据质量。

3.扫描匹配算法将连续激光雷达扫描匹配到地图或先前的扫描，以进行定位和建图。

并行计算

1.将避障和决策计算任务分配到多个内核或处理器，提高处理速度。

2.图形处理器(GPU)具有大量并行核心，非常适合密集计算。

3.分布式计算框架支持云计算或多台机器上的并行处理。

机器学习

1.机器学习算法可从数据中学习障碍物识别和避障策略。

2.深度学习模型可以处理高维数据并提取障碍物的复杂特征。

3.强化学习算法可以自主学习最佳行动，以最大化避障性能。

决策理论

1.概率模型用于表示环境的不确定性和障碍物的分布。

2.决策理论提供框架，在不确定性和风险中做出最佳决策。

3.多臂老虎机算法可探索未知环境并选择最佳行动。

硬件优化

1.专用硬件加速器，如现场可编程门阵列(FPGA)，可实现快速且低功耗的计算。

2.嵌入式系统采用优化算法和专用硬件，以实现实时性能。

3.越野车辆上的传感器融合系统利用多个传感器的数据，以提高可靠性和鲁棒性。实时避障与决策中的计算效率

在实时避障与决策系统中，计算效率至关重要，因为它直接影响系统的响应时间和可靠性。以下是一些提高计算效率的常见方法：

#算法优化

*选择高效的避障算法：Dijkstra或A*等算法通常用于规划无碰撞路径，它们提供了有效且实时的解决方案。

*实时算法：基于实时传感器数据的算法，仅计算当前避障所需的信息，从而减少了计算开销。

*并行计算：利用多核处理器或GPU等并行计算资源可以显著提高算法执行速度。

#数据结构

*空间索引：例如四叉树或八叉树，这些数据结构可以快速定位环境中的障碍物，从而减少算法搜索空间。

*分层表示：对环境进行层次分解，仅对与机器人当前位置相关的部分进行计算。

#传感器融合

*数据预处理：过滤和处理传感器数据以消除噪声和异常值，从而提高计算效率。

*传感器融合算法：将来自不同传感器的信息组合起来，提供更准确和可靠的障碍物信息，从而减少算法所需的计算量。

#系统优化

*多线程和异步处理：通过将避障和决策任务分配给多个线程或异步执行来提高系统吞吐量。

*缓存机制：存储以前计算的结果，以减少重复计算。

*硬件优化：使用专用的计算硬件，例如现场可编程门阵列(FPGA)或图形处理器单元(GPU)，以加快计算速度。

#性能评估

为了确保实时避障和决策系统的计算效率，至关重要的是对系统进行性能评估。以下是一些常见的评估指标：

*响应时间：机器人从检测障碍物到采取避障行动所需的时间。

*路径质量：避障路径的长度、平滑度和安全性。

*计算开销：系统用于执行避障和决策算法的计算资源量。

通过对系统进行全面的性能评估，可以识别计算效率瓶颈并采取措施进行改进。

#案例研究

考虑一个配备激光雷达和摄像头的移动机器人。实时避障系统使用基于A*的算法来规划避障路径。以下措施