路径规划

运动规划简介 当虚拟人开始一次漫游时，首先全局规划器根据已有的长期信息进行全局静态规划，确定虚拟人应该经过的最优化路线。然后全局规划器控制执行系统按照该路径运动。在运动过程中，感知系统会持续对周围环境进行感知。当发现动态的物体或未知障碍时，局部规划器根据这些感知到的局部信息，确定短期內的运动。当避障行为的优先级高于沿原路径前进时，局部规划器就能够通过竞争获得执行系统的控制权，使得虚拟人按照局部规划结果运动。完成对当前感知障碍的规避行为后，全局规划器再次取得执行系统的控制权，使得虚拟人重新回到全局规划路径上，继续向目标点运动。 参考 Dijkstra和A*算法做的效果演示动画 A*算法加入了启发函数，用于引导其搜索方向,A*算法会比Dijkstra算法规划速度快不少 最佳优先搜索（BFS）算法 　BFS按照类似的流程运行，不同的是它能够评估（称为启发式的）任意结点到目标点的代价。与选择离初始结点最近的结点不同的是，它选择离目标最近的结点。BFS不能保证找到一条最短路径。然而，它比Dijkstra算法快的多，因为它用了一个启发式函数（heuristic function）快速地导向目标结点。例如，如果目标位于出发点的南方，BFS将趋向于导向南方的路径。在下面的图中，越黄的结点代表越高的启发式值（移动到目标的代价高），而越黑的结点代表越低的启发式值（移动到目标的代价低）

路径规划方法综述 概述 主要方法 基于图搜索的规划方法 D* LPA* D* Lite 和Field D* 基于采样的规划方法 Probabilistic Roadmap Method (PRM) Rapidly-Exploring Random Tree (RRT) RRT connected/Bi-RRT RRT\* Interpolating Curve Planners 插值曲线规划 直线和圆 回旋曲线 多项式曲线 Bezier（贝塞尔）曲线 总结 参考文献： 概述 在路径规划中，几个名词的含义为： 完备性：是指如果在起始点和目标点间有路径解存在，那么一定可以得到解，如果得不到解那么一定说明没有解存在； 概率完备性：是指如果在起始点和目标点间有路径解存在，只要规划或搜索的时间足够长，就一定能确保找到一条路径解； 最优性：是指规划得到的路径在某个评价指标上是最优的（评价指标一般为路径的长度）； 渐进最优性：是指经过有限次规划迭代后得到的路径是接近最优的次优路径，且每次迭代后都与最优路径更加接近，是一个逐渐收敛的过程； 路径规划的过程大致如下图所示，主要包括信息获取-感知-通信-决策-控制-执行，一般狭义的路径规划指的是决策部分。 主要方法 基于图搜索的规划方法 基于图搜索的方法是最常见的路径规划方法，不仅在机器人，甚至在网络中（如路由的寻路转发中）也有广泛的应用。

路径规划作为机器人完成各种任务的基础，一直是研究的热点。研究人员提出了许多规划方法：如人工势场法、单元分解法、随机路标图（PRM）法、快速搜索树（RRT）法等。传统的人工势场、单元分解法需要对空间中的障碍物进行精确建模，当环境中的障碍物较为复杂时，将导致规划算法计算量较大。基于随机采样技术的PRM法可以有效解决高维空间和复杂约束中的路径规划问题。 　　PRM是一种基于图搜索的方法，它将连续空间转换成离散空间，再利用A*等搜索算法在路线图上寻找路径，以提高搜索效率。这种方法能用相对少的随机采样点来找到一个解，对多数问题而言，相对少的样本足以覆盖大部分可行的空间，并且找到路径的概率为1（随着采样数增加，P（找到一条路径）指数的趋向于1）。显然，当采样点太少，或者分布不合理时，PRM算法是不完备的，但是随着采用点的增加，也可以达到完备。所以PRM是概率完备且不最优的。 　　The PRM path planner constructs a roadmap in the free space of a given map using randomly sampled nodes in the free space and connecting them with each other. Once the roadmap has been constructed, you can query

路径规划算法的目的是要规划出一条从起始点到目标点的无碰撞可行路径。常见的路径规划算法大致可以分为以A*算法为代表的基于搜索的规划算法、以RRT为代表的基于采样的规划算法和以遗传算法为代表的基于启发式的规划算法。 在路径规划中，几个名词的含义为： 完备性：是指如果在起始点和目标点间有路径解存在，那么一定可以得到解，如果得不到解那么一定说明没有解存在； 概率完备性：是指如果在起始点和目标点间有路径解存在，只要规划或搜索的时间足够长，就一定能确保找到一条路径解； 最优性：是指规划得到的路径在某个评价指标上是最优的（评价指标一般为路径的长度）； 渐进最优性：是指经过有限次规划迭代后得到的路径是接近最优的次优路径，且每次迭代后都与最优路径更加接近，是一个逐渐收敛的过程； 常见的路径规划算法（主要为全局路径规划算法）的性质如下： 要注意的是，普通的RRT算法，包括：RRT，RRT-connect，RRG都是非最优的，而RRT*是渐进最优的。 来源： CSDN 作者： lyshello123 链接： https://blog.csdn.net/songyunli1111/article/details/78384096

将围绕无人驾驶中的决策及路径规划展开。传统路径规划可分为基于搜索以及基于采样两类。常见搜索算法包括Dijkstra算法、A 算法等。基于采样算法包括RRT，PRM等。在无人车应用方向，还包括滑动窗口法，基于模型预测的规划等与车辆模型相结合的算法。其中人工势场法、A 、RRT和滚动窗口法最基础且应用比较广泛，将指导学员进行实践。 课程内容： 决策及路径规划算法的基础知识 基于搜索的路径规划算法的介绍 基于采样的路径规划算法的介绍 无人车应用方向中的算法介绍 几种算法的应用实践 《自动驾驶基础系列课》包括以下五个课程： 课程详情请通过以下途径了解： 1、登录官网： www.auttra.com . 2、手机端： auttra.com 3、微信公众号：auttra 来源： CSDN 作者： ydxk 链接： https://blog.csdn.net/weixin_44499515/article/details/88416635

基于 RRT 的路径规划算法，通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测，避免了对空间的建模，能够有效地解决 高维空间 和复杂约束的 路径规划 问题。该方法的特点是能够快速有效地搜索高维空间，通过状态空间的随机采样点，把搜索导向空白区域，从而寻找到一条从起始点到目标点的规划路径。适合解决多自由度机器人在复杂环境下和动态环境中的路径规划。 对图片进行灰度图处理，并对像素点进行修改为0和255两个值，来代替二维栅格地图，来实现rrt路径搜索算法，c++主要类实现如下图： class RRT_Eigen { public: RRT_Eigen(MatrixXd startpoint, MatrixXd endpoint); ~RRT_Eigen(); void rrt(Mat map); MatrixXd find_qNew(MatrixXd a, MatrixXd b); bool equal_vers(MatrixXd a, MatrixXd b); bool goalonedges(MatrixXd a, MatrixXd b,int c); bool Edge_freespace(Mat map, MatrixXd a, MatrixXd b); MatrixXd matrix_together(MatrixXd a, MatrixXd b); vector<int>

机器人经典路径规划算法 基于图论的路径规划算法 基于图论的路径规划规划算法有BFS,DFS,Dijkstra,A*,D*,D*lite等经典算法。 源代码 . 基于 BFS 算法的路径规划 基于 DFS 算法的路径规划 基于 Dijkstra 算法的路径规划 基于 Astar 算法的路径规划 基于采样的路径规划算法 基于采样的经典路径规划算法有RRT ,PRM。 基于 单向RRT 算法的路径规划 基于 RRT Connect 算法的路径规划 dijkstra 算法参考网址 Astar 相关参考 来源： CSDN 作者： 永不言弃ly 链接： https://blog.csdn.net/qq_42145674/article/details/89348831

RRT路径规划算法 地图 RRT算法原理 路径平滑处理 总结 RRT（Rapidly-Exploring Random Tree）算法是一种基于采样的路径规划算法，常用于移动机器人路径规划，适合解决高维空间和复杂约束下的路径规划问题。基本思想是以产生随机点的方式通过一个步长向目标点搜索前进，有效躲避障碍物，避免路径陷入局部极小值，收敛速度快。本文通过matlab实现RRT算法，解决二维平面的路径规划问题。 地图 为了方便算法的实现，使用离散量来表达环境地图。其中，数值0表示无障碍物的空区域，数值1表示该区域有障碍物。 RRT算法中搜索到的顶点坐标为连续点，在地图中产生随机点，算法将通过连续的点构建树。此过程中，对树枝和顶点进行检测，检测顶点所处位置是否是空区域。下载附录中.dat文件，绘制地图。 colormap=[1 1 1; 0 0 0; 1 0 0; 0 1 0; 0 0 1]; imshow(uint8(map),colormap) note:数据中的列为x轴，行为y轴 RRT算法原理 通过matlab程序构建从起始位置到目标位置的树，并生成连接两个点的路径。使用一颗中心点在起始点的树，而不是两颗树（一个中心点在起始位置，一个中心点在目标位置）。 编写一个matlab函数，输入和输出有相同的形式。 function [vertices, edges, path] = rrt

内容简介 本文主要是汇总一下现有的学习资源，并作出初步的学习计划。 视频课程 Coursera上的-机器人专项课程，链接https://www.coursera.org/specializations/robotics Coursera上课程Modern Robotics: Mechanics, Planning, and Control 专项课程，https://www.coursera.org/specializations/modernrobotics 深蓝学院新开的-motion planning for mobile robot， http://www.shenlanxueyuan.com/course/188?source=1 腾讯课堂-孙忠潇的ADAS课程里包含路径规划， https://hyo.ke.qq.com/ 优达学城-机器人开发课程 睿慕课 书籍 《Principles of Robot Motion Theory, Algorithms, and Implementations》 《Planning Algorithms》有对应的中文版《规划算法》 《Principles of Robot Motion》 微信公众号 泡泡机器人SLAM、Nao 学习计划 这里可以参考邱强博士写的文章，https://github.com/qqfly/how-to

matlab RRT算法流程 运行结果 ROS RRT* 算法流程 效果 总结 RRT与RRT 都是基于采样的路径规划策略。两者主要的不同是，RRT算法找到路径后直接return 当前路径，而RRT 找到路径后还需要对其进行一定的优化。具体来说，每次采样之后，都会在邻域搜索多个相邻节点从中选择一个父节点。所有相邻节点都会根据cost来进行最优连接。 来源： CSDN 作者： JINXER 链接： https://blog.csdn.net/JINXER/article/details/103201668