先上總圖,熟悉一下路徑規劃的分類和各種演算法的分類。
計算複雜度與機械人自由度成指數關係, 不適合於解決高自由度機械人在複雜環境中的規劃, 而且都不適合於解決帶有微分約束。
適合於解決高自由度機械人在複雜環境下的運動規劃問題。機械臂的路徑規劃問題是不是屬於這種?
主要演算法的提出過程:
1990:rpp(randomized potential planner) : 用於克服人工勢場法存在的區域性極小和在高維姿態空間中規劃時存在的效率問題。主要問題是啟發式勢場函式選擇的隨意性對其效能影響較大, 特別是區域性極小區域較多時, 算
法難以取得較好的效果.
1994:prm (probabilistic road map) :第1 個真正意義上解決高維空間複雜運動規劃問題的隨機方法,分為取樣和查詢兩個階段。其對於存在運動動力學約束的系統, 取樣點的連線將是複雜的非線性問題。
1998:rtt(rapidly-ex plo ring random tree):rrt s 方法與prm 方法有著本質的不同, 它不需要構建路標圖的預處理過程, 而是遵循控制理論的系統狀態方程xa= f ( x , u) , 在控制量的作用下增量式地產生新狀態直至到達目標,滿足系統運動動力學約束方面的要求.
移動機械人運動規劃研究綜述,劉華軍
基於隨機取樣的運動規劃綜述, 唐華斌
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