機器人是如何規劃路徑的?動畫演示一下吧

2020-11-28 手機鳳凰網

機器之心報導

機器之心編輯部

走機器的路，讓你看一下。

在機器人研究領域，給定某一特定任務之後，如何規劃機器人的運動方式至關重要。

最近，GitHub 上開源了一個存儲庫，該庫實現了機器人技術中常用的一些路徑規划算法，大部分代碼是用 Python 實現的。值得一提的是，開發者用 plotting 為每種算法演示了動畫運行過程，直觀清晰。

項目地址：

https://github.com/zhm-real/PathPlanning

該開源庫中實現的路徑規划算法包括基於搜索和基於採樣的規划算法，具體目錄如下圖所示：

基於搜索的路徑規划算法

基於搜索的路徑規划算法已經較為成熟且得到了廣泛應用，常常被用於遊戲中人物和移動機器人的路徑規劃。

最佳路徑優先搜索算法

Dijkstra 算法

A * 搜索算法

雙向 A * 搜索算法

重複 A * 搜索算法

Anytime Repairing A* (ARA*) 搜索算法

實時學習 A * 搜索（LRTA*）算法

實時適應性 A * 搜索（RTAA*）算法

動態 A * 搜索（D*）算法

終身規劃 A * 搜索算法

Anytime D * 搜索算法：變動較小

Anytime D * 搜索算法：變動較大

基於採樣的路徑規划算法

與基於搜索不同，基於採樣的路徑規划算法不需要顯式構建整個配置空間和邊界，並且在高維度的規劃問題中得到廣泛應用。

快速隨機搜索樹（RRT）算法

目標偏好 RRT 算法

雙向快速擴展隨機樹（RRT_CONNECT）算法

Extended_RRT 算法

動態 RRT 算法

N = 10000 時，rrt * 算法

N = 1000 時，rrt*-Smart 算法

快速行進樹（FMT*）算法

N =1000 時，Informed rrt * 算法

Batch Informed 樹（BIT*）算法

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