为差动驱动机器人创建一个使用距离传感器读数和机器人姿态的环境地图。您可以从使用rangeSensor对象模拟的距离传感器读数创建一个映射。微分drivekinematics运动模型基于速度指令模拟驱动机器人在房间内移动。距离传感器根据机器人的姿态给出距离读数，因为它遵循的路径。

演示如何使用概率路线图(PRM)路径规划器计算给定地图上两个位置之间的无障碍路径。PRM路径规划器使用自由空间中的随机采样节点在给定地图的自由空间中构建路线图，并将它们相互连接。一旦构建了路线图，就可以在地图上查询从给定的起始位置到给定的结束位置的路径。

演示如何在给定地图上的三个位置之间执行移动机器人的无障碍路径。该机器人预计将访问仓库中的三个位置:充电站、装载站和卸货点。访问这些位置的顺序由调度程序决定。调度程序给每个机器人一个导航的目标姿势。机器人规划一条路径，并使用Pure Pursuit控制器根据机器人当前的姿态跟踪路径点。差动驱动运动学模型块建模简化的运动学，它从纯跟踪控制器取线速度和角速度。本例建立在Simulink中差分机器人路径规划示例的基础上。

控制和模拟在仓库设施或配送中心工作的多个机器人。

在Gazebo中模拟一个仓库机器人。Gazebo使您能够模拟一个使用距离传感器的移动机器人，同时在模拟环境中执行某些任务。此示例详细说明如何使用模拟器应用仓库机器人的Execute Tasks示例，其中机器人在仓库场景中投递包裹。该机器人利用Gazebo中模拟的距离传感器来检测动态环境中可能发生的碰撞并避免碰撞。

一个扩展模拟移动机器人在一个仓库使用凉亭的例子。该实例展示了使用A*规划器更改PRM路径规划器，并添加矢量场直方图(VFH)算法来避开障碍物。

采用基于深度确定性策略梯度(DDPG)的强化学习方法，研究了移动机器人的避障策略。有关DDPG算法的简要摘要，请参阅深度确定性策略梯度代理。