基于采样的路径规划

1、PRM,这是一个图结构。首先在空间内随机撒一些点,然后清除障碍物内的点,然后把其他的点相互较近的连起来。

                                                          基于采样的路径规划_第1张图片

优点:概率完备的,只要有一个图并且这个图上有一个最优解,那么这个解就是可以找出来的

缺点:需要解决两个点之间value值的问题,并且一开始就没有专注找到一个最优解。

解决方法:三个阶段:learning、query、lazy collision checking。

2、快速搜索随机树    这是什么搞笑算法

bidirectional 方法,两边同时找,一边从起点拓展一边从终点拓展,但是不是最优解,虽然速度会很快

3、优化的基于采样的路径规划 对 RRT的优化(快速搜索随机树)

通过不断地添加随机点保证得到的路线是最短的

kinodynamic 用曲线代替直线符合机器人运动约束(目前比较火的方向)********重要

 

更加高级的基于采样的路径规划——对采样进行优化

informed RRT*  将撒的点限制在一个椭圆内。椭圆越来越扁,路径越优化。

基于采样的路径规划_第2张图片

cross-entropy motion planning

第一次会形成一个非最优的路径,然后再拐点处进行高斯分布采样

基于采样的路径规划_第3张图片

基于采样的路径规划_第4张图片

得到多个路径后,然后求取均值,再新的均值点上再进行高斯采样。

 

OMPL库,做机械臂仿真可以用

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