机器人是如何规划路径的?动画演示一下吧

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机器人是如何规划路径的?动画演示一下吧

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

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