基于Webots平台的简易智能机器人避障算法的实现
时间：2023-12-06 08:07:01
资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85793665
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实验目的：
熟悉机器人仿真软件(如Simbad、Webots、TeamBots、Player/Stage/Gazebo、MotionPlaner等)使用方法；掌握几种机器人路径规划算法。能更清楚地了解智能机器人软硬件组成、工作原理等基本知识；掌握机器人程序的设计和编写；综合运用基础理论和专业知识进行创新设计的能力。
实验要求：
在机器人软件平台上建立一个模拟环境，包括多个静止障碍物和运动障碍物。设置机器人的起点和终点后，机器人可以规划从起点到目标点的安全路径。查阅相关路径规划算法，实现上述算法并相互比较。需要给出源代码、测试结果和演示。
实验环境与平台：
Win10 Webots
代码语言：
python
实验过程：
1.了解软件结构和功能分区
打开界面，左栏是node添加/删除/修改世界各节点的界面。文本编辑器页面右侧为控制器代码，Webots允许使用C/C /Java/python/matlab可以选择自己熟悉的语言来编写各种编程语言。各种控制模拟按钮，包括开始/暂停/重载等。控制台在页面底部，可以看到程序运行过程中输出的信息。页面中央是视图区，可以设计世界布局，调整视角。
2.新世界
通过添加node，不同的障碍物可以放置在不同的位置。Webots提供各种内置basic node。展开node，可以设置node具体属性，包括transition，rotation，color，size等。
除了webots除了内置节点，还可以修改basic node中的children属性，添加子节点，实现自主设计。在这个实验中，我使用了内置的e-puck同时，节点还独立搭建了一个同时配备的避障实验GPS，compass， 两个发动机和8个距离传感器robot进行路径规划实验。
3.用e-puck机器人实现自动避障（包括静态障碍和动态障碍）
E-puck内置了8个距离传感器和左右两个发动机。其运动原理是通过读取位于其转塔周围的8个红外距离传感器的返回值，根据传感器读数判断周围环境并驱动两个车轮。距离传感器返回的值在0到4096之间缩放。数值越大表示障碍物越近。
现在实现了避障代码test_controller.py文件中
实现原理：
使用getDevice()各种传感器的初始化方法。enable()和setPosition()，setVelocity()初始化传感器和发动机的参数。
在while通过主循环getValue()该方法读取传感器值，并根据返回的传感器值判断是否发生碰撞。如果发生碰撞，则改变左右发动机的转向速度。
4.实现BFS路径规划控制器
bfs_target.py:
路径规划算法，根据给定的地图设计合理的路径，包装成BFS类
实现了getTarget()方法。该方法将返回列表类型，在规划路径后记录路径中的坐标，并传输给主控制器。
bfs.py:
控制器代码，启动各部件，控制机器人按计划路径移动
根据world障碍物布局，手动输入map列表，实例化bfs类得到target列表(通过点坐标存储目标路径)
计算robot调整发动机速度，从当前位置到目标位置的距离和方向夹角。
5.实现DFS路径规划控制器
dfs_target.py
dfs.py
通过调整robots的controller参数可以测试不同控制器的避障效果
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