以下是一些在TurtleBot3上实现自定义避障算法的方式：
1. ROS节点实现
创建一个独立的ROS节点，处理传感器数据并控制小车运动。
2. 修改现有算法
直接修改TurtleBot3使用的现有避障算法，如move_base包中的局部规划器。
3. 行为树
使用行为树框架组织避障逻辑，允许更复杂的决策流程。
4. 深度学习
利用深度学习模型（如卷积神经网络）进行避障策略的训练和实现。
5. 强化学习
应用强化学习算法训练机器人在不同环境中进行避障。
6. 仿真测试
在Gazebo中实现和测试算法，确保安全性和有效性。
7. 基于规则的系统
实现基于简单规则的避障系统，根据传感器数据设定不同的行为。
8. 模糊逻辑控制
使用模糊逻辑控制器，根据距离信息生成控制指令。
