路径规划(二) —— 轨迹优化(样条法) & 局部规划(人工势能场法) & 智能路径规划(生物启发(蚁群&RVO) & 强化学习)

hxxjxw

3359人浏览 · 2020-10-26 23:07:23

hxxjxw · 2020-10-26 23:07:23 发布

轨迹优化

样条法

样条法能满足机器人的动力学约束：使得轨迹本身/一阶导数/二阶导数连续

样条就是广义的函数和曲线

方法：分段函数 + 连续性限制

一般来讲使用三次样条

每一个样条段连接两个路径上的离散的点

局部规划

为什么需要局部规划

因为规划算法必须权衡精度和全局性

对于局部情况，机器人往往有更好的认知：比如激光雷达能够实时反映局部的障碍物分布。对于规避动态障碍物，往往要依赖局部规划算法。

全局规划算法更加考虑连通性，局部规划算法更加考虑动力学上的可行性。

人工势能场法

样条法的延申

定义一个势能函数，把最小化这个势能函数作为目标函数

目的：利用高势能表示障碍物或者惩罚区域，低势能表示奖励区域或者平坦的地区

有障碍物的地方附近势能高

离目标越远的地方势能高，离目标越近的地方势能低

智能路径规划

生物启发与相关算法

蚁群算法

RVO算法

Reciprocal Velocity Obstacles，障碍物规避算法

强化学习

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