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最近在學習VFH算法，感覺蠻神奇，特意從維基百科扒來了資料，供學習研究。。。
在機器人技術中，Vector Field Histogram(VFH，向量場直方圖）是Johann Borenstein和Yoram Koren在1991年提出的一種實時路徑規劃算法。VFH通過所謂的直方圖網格利用機器人環境的統計表示，因此非常重視處理來自傳感器和建模誤差的不確定性。與其他避障算法不同，VFH考慮了機器人的動力學和形狀，並返回特定於平臺的轉向指令。VFH作爲一個局部路徑規劃器而非全局路徑規劃器，已被證明產生接近最優路徑。
原VFH算法是基於 Virtual Force Field虛擬力場的局部路徑規劃算法。VFH在1998年由Iwan Ulrich和Johann Borenstein更新，並重新命名爲VFH+(非官方的“增強VFH”)。這個方法在2000年由Ulrich和Borenstein再次更新，並被重新命名爲VFH*。[3] VFH是目前移動機器人中最受歡迎的局部路徑規劃器之一，與後來開發的動態窗口方法競爭。許多機器人開發工具和仿真環境都內置了對VFH的支持。
VFH的目標是計算效率，魯棒，不敏感的誤讀。在實踐中，VFH算法被證明是快速和可靠的，特別是在穿越密集的障礙。VFH算法的中心是通過直方圖網格使用障礙物的統計表示。這樣的表示非常適合不準確的傳感器數據，並適應多傳感器讀數的融合。
- VFH算法包含三個主要部分:
①直角直方圖網格:利用機器人的距離傳感器，如聲納或激光測距儀，構建二維直角直方圖網格。網格不斷實時更新。
②極座標直方圖:將圍繞機器人瞬間位置的笛卡爾座標直方圖降低，構造一維極座標直方圖。
③候選谷:根據與目標方向的接近度，選擇極障礙密度低於閾值的連續扇區，稱爲候選谷。
一旦選定的候選方向的中心被確定，機器人的方向被引導。機器人在迎面接近障礙物時降低速度。
- VFH+算法改進包括:
①閾值遲滯:遲滯增加了計劃軌跡的平滑性。
②機器人體型尺寸:考慮不同體型的機器人，不需要通過低通濾波器手動調整參數。
③障礙物前視:被障礙物阻擋的扇區在VFH+中被遮蔽，這樣引導角度就不會直接進入障礙物。
④成本函數:添加了一個成本函數來更好地表徵算法的性能，並通過改變成本函數或其參數來提供行爲切換的可能性。
- VFH*算法
2000年8月，Iwan Ulrich和Johann Borenstein發表了一篇描述VFH*的論文，聲稱改進了原來的VFH算法，明確地處理了局部規劃算法在全局最優性沒有得到保證的缺點。在VFH*中，算法通過最小化代價和啓發式函數來驗證A*搜索算法生成的轉向命令。雖然在實踐中很簡單，但在實驗結果中表明，這種向前看的驗證能夠成功地處理原VFH和VFH+無法處理的問題情況(產生的軌跡是快速和平滑的，沒有明顯的減速存在障礙)。
參考文獻：
- Borenstein, J.; Koren, Y. (1991). "The vector field histogram-fast obstacle avoidance for mobile robots". IEEE Transactions on Robotics and Automation. 7 (3): 278–288. CiteSeerX 10.1.1.22.2796. doi:10.1109/70.88137.
- ^ Ulrich, I.; Borenstein, J. (1998). "VFH+: reliable obstacle avoidance for fast mobile robots". Robotics and Automation, 1998. Proceedings. 1998 IEEE International Conference on. 2. doi:10.1109/ROBOT.1998.677362.
- ^ Ulrich, I.; Borenstein, J. (2000). "VFH: local obstacle avoidance with look-aheadverification". Robotics and Automation, 2000. Proceedings. ICRA'00. IEEE International Conference on. 3. doi:10.1109/ROBOT.2000.846405.