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机器人感知与智能第八章路径规划技术概述

OUTLINE路径规划是自动化系统和机器人技术中的核心内容，也是机器人应对复杂环境和任务的基本能力。该技术主要解决的是机器人从一个地点移动到另一个地点的问题。具体来说，路径规划技术可以分为全局路径规划和局部路径规划。路径规划技术在机器人导航、无人驾驶、物流运输等许多领域中都起着至关重要的作用。该技术是机器人能够自主运动并完成给定任务的关键。研究路径规划算法可以使机器人更好地按照人们的需求安全、高效地移动和运行。本章主要介绍的路径规划算法有：基于图搜索和基于采样的算法，还给出了路径规划算法在机器人导航中的实际应用及其具体实现过程。01基于搜索的路径规划算法目录

CATALOGUE02基于采样的路径规划算法04实验03应用举例01基于搜索的路径规划算法A*算法

A*算法伪代码A*算法

A*算法搜索过程D*算法

D*算法伪代码D*算法

D*算法在初始地图中进行搜索D*算法在发现新障碍物后进行重规划人工势场法

人工势场法

人工势场算法举例人工势场法

人工势场算法陷入局部最小值02基于采样的路径规划算法RRT算法

RRT算法伪代码RRT算法

RRT算法基本原理RRT算法中搜索树扩展的不同阶段：(a)500个节点；(b)1000个节点；(c)搜索完毕；(d)显示搜索到的最终路径。RRT*算法

RRT*算法伪代码RRT*算法与RRT不同的是，RRT*提供的解随样本节点数量的增加而接近最优解；与RRT一样的是，RRT*算法也是概率完备的。图中展示了RRT与RRT*的对比。RRT*算法基本原理RRT与RRT*对比。(a)5000个节点后由RRT算法生成的树；(b)5000个节点后由RRT*算法生成的树。起始点为图中左下角黑色圆圈，目标集为图中右上角灰色圆圈。03应用举例：机器人导航应用举例：机器人导航路径生成环境建模路径生成是路径规划中的关键步骤，它需要在环境模型的基础上找到一条从起点到终点的路径。A*算法通过启发式方法高效寻找最短路径，适用于静态环境。而RRT系列算法则通过随机树的方式探索空间，适合处理动态环境和复杂约束下的路径规划问题。环境建模是路径规划的第一步，它涉及到对机器人所处环境的理解和表示。机器人通过搭载的传感器，收集周围环境的数据。这些数据通过处理后转换为地图，地图不仅记录了障碍物的位置，还包含了地形、纹理等信息，为路径规划提供了基础。动态规划避障处理在动态和不确定的环境中，路径规划需要能够应对环境的变化和不确定性。动态规划算法能够在运行时对路径进行调整，以适应环境的变化。例如，机器人在机场导航时，动态规划算法可以根据实时情况调整路径，确保机器人能够安全高效地到达目的地。避障处理则是在路径规划的基础上进一步确保机器人在移动过程中能够实时识别并规避障碍物。机器人利用传感器数据，如激

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