Algorithm 基于局部视觉的局部路径规划与避障

使用局部视觉系统在障碍物之间进行局部路径规划或导航的最佳算法是什么

我有一个3D环境中的机器人，它使用8个摄像头来观察环境

摄像机给了我摄像机和图像中任意像素之间的物理距离

我还可以根据任意点的图像计算任意点的坐标

我对环境中的任何东西都使用特定的颜色，因此我可以根据它们的颜色检测障碍物

有一种叫做VisBug的算法可以做到这一点，但我不喜欢使用它。效率不高

有什么合适的选择吗？

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谢谢。

人们通常使用现场算法，但对于平面机器人来说，它是最简单、最健壮/足够有效的，你只需要将你周围的环境（连续地）映射到一个平面地图上，其中每个单元格代表一个三维框，该框要么是空的，要么不是空的。。。若你们的细胞比他小，你们只需要添加一些调整，以确保你们的机器人足够小，可以穿过地图上的空间？势场存在局部极小值等问题。关于A*，它需要离散化，但我使用的是连续环境。此外，A*不适用于局部规划。适应度函数需要全局信息。A*可用于局部规划，您无需绘制整个世界，仅使用局部区域从您的位置到所需的局部目的地。是的，现场功能有其问题（因此，如果我不需要，我就不使用它），但我所播的大多数机器人规划器实现都使用它（军用和爆炸物处理救援机器人）。再次感谢，所需的本地目的地，您指的是中间目标？在A*中，如何在环境中生成树中的下一个节点？我在离散路径规划中使用了*很多次。在这样的环境中，下一个节点上下左右移动。