路径规划和避障算法

Question

我正在一个2D空间上工作，在那里我的机器人需要跟随一个轨迹，同时避免一些障碍。

我最近读过关于路径规划的方法，如“向量场直方图”和“动态窗口方法”。

在二维空间中使用这种算法值得吗?还是应该使用势场或快速探索随机树的方法呢？

Answer 1

有三个领域你必须意识到。路径规划、运动规划和避障。这三者的结合通常被称为“导航”。

路径规划是在给定完整、部分或动态映射的情况下，从起点到终点构造路径的过程。运动规划是定义您需要执行的一组操作以遵循您计划的路径的过程。避障，顾名思义，是用来避免在航行过程中与障碍物相撞。

要想开发一种高效可靠的导航方法，你需要：--对你想要导航的环境有一个清晰的认识(地图+最小间隙)--确定机器人的运动模型和动力学--开发一个闭环控制系统，该系统构建一条路径并精确地遵循它。

例如，如果您的环境是静态的(没有任何变化)，有足够的空间和大的开口，并且您正在尝试移动一个相对较小的机器人(10x10厘米)。然后，你可能不需要专注于避障，只要你的路径在空间的中间，并且你准确地执行你的行动。

大多数情况下，您使用高级计划器构造全局路径，并使用本地规划器(VFH，ND，.)在局部范围内充当运动控制器和避障任务。在这方面有很多文献。您可以在这里查看我的一些论文：http://tarektaha.com/tarektaha.com/download.php?list.4，并在这里使用我开发的一些代码作为参考：http://tarektaha.com/tarektaha.com/download.php?list.6

祝好运