机器之心编辑部机器之心报道

机器人是如何规划路径的?动画演示一下吧

走机器的路,让你看一下。

在机器人研究领域,给定某一特定任务之后,如何规划机器人的运动方式至关重要。

最近,GitHub 上开源了一个存储库,该库实现了机器人技术中常用的一些路径规划算法,大部分代码是用 Python 实现的。值得一提的是,开发者用 plotting 为每种算法演示了动画运行过程,直观清晰。

项目地址:
https://github.com/zhm-real/PathPlanning

该开源库中实现的路径规划算法包括基于搜索和基于采样的规划算法,具体目录如下图所示:

基于搜索的路径规划算法

基于搜索的路径规划算法已经较为成熟且得到了广泛应用,常常被用于游戏中人物和移动机器人的路径规划

最佳路径优先搜索算法

Dijkstra 算法

A * 搜索算法

双向 A * 搜索算法

重复 A * 搜索算法

Anytime Repairing A* (ARA*) 搜索算法

实时学习 A * 搜索(LRTA*)算法


实时适应性 A * 搜索(RTAA*)算法

动态 A * 搜索(D*)算法

终身规划 A * 搜索算法

Anytime D * 搜索算法:变动较小

Anytime D * 搜索算法:变动较大

基于采样的路径规划算法

与基于搜索不同,基于采样的路径规划算法不需要显式构建整个配置空间和边界,并且在高维度的规划问题中得到广泛应用。

快速随机搜索树(RRT)算法

目标偏好 RRT 算法

双向快速扩展随机树(RRT_CONNECT)算法

Extended_RRT 算法

动态 RRT 算法

N = 10000 时,rrt * 算法

N = 1000 时,rrt*-Smart 算法


快速行进树(FMT*)算法


N =1000 时,Informed rrt * 算法

Batch Informed 树(BIT*)算法

参考链接:
https://blog.csdn.net/RoboChengzi/article/details/104096663
http://www.chenjianqu.com/show-137.html
工程路径规划
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相关数据
规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

机器人技术技术

机器人学(Robotics)研究的是「机器人的设计、制造、运作和应用,以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理」 [25] 。 机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件,比如定位、地图测绘和目标识别。之前章节中提及的技术都可以在机器人上得到应用和集成,这也是人工智能领域最早的终极目标之一。

路径规划技术

路径规划是运动规划的主要研究内容之一。运动规划由路径规划和轨迹规划组成,连接起点位置和终点位置的序列点或曲线被称为路径,构成路径的策略则被称为路径规划。路径规划在很多领域都具有广泛的应用,如机器人的自主无碰行动;无人机的避障突防飞行等。

随机搜索技术

移动机器人技术

移动机器人是一种能够移动的自动机器。移动机器人具有在其环境中移动的能力,并且不固定到一个物理位置。移动机器人可以“自动”主要是指它们能够在没有物理或机电引导装置的情况下导航非受控环境。相比之下,传统的工业机器人或多或少都是固定的(stationary)机械臂或抓取组件。

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