機器人運動規划02路徑規划綜述

王超群老師路徑規划研究綜述視頻學習筆記，原文見泡泡機器人SLAM公眾號。

路徑規划的概念

        依據某個或某些優化准則（如工作代價、行走路線最短、行走時間最短等），在其工作空間中找到一條從起始狀態到目標狀態的能避開障礙物的最優路徑。

路徑規划分類簡介

• 路徑規划技術分類

靜態結構化環境下的路徑規划

動態已知環境下的路徑規划

動態不確定環境下的路徑規划

• 路徑規划算法分類

A*算法和D*算法

A*算法的特點：A*算法在理論上是時間最優的，但空間增長是指數級別的。

D*算法，應用於在動態環境下的搜索

人工勢場法（APF）

人工勢場法是局部路徑規划的一種常用方法。

優點：便於底層的實時控制，在實時避障和平滑的軌跡控制方面，得到了廣泛的應用。

缺點：

1. 當物體離目標點比較遠時，引力將變得特別大，相對較小的斥力在甚至可以忽略的情況下，物體路徑上可能會碰到障礙物
2. 當目標點附近有障礙物時，斥力將非常大，引力相對較小，物體很難達到目標點。
3. 在某個點，引力和斥力剛好大小相等，方向相反，則物體容易陷入局部最優解或震盪。

快速搜索隨機樹（RRT）

優點：復雜度主要決定於尋找路徑的難度，跟整個規划場景的大小和構型空間的維數基本無關。

缺點：基本無bias的RRT會在空間隨機擴展；輸出路徑非最優路徑

NEXT

下一節需要弄清楚什么是運動規划，運動規划在機器人系統和無人駕駛系統中的位置，其與路徑規划的關系。