基于图搜索的路径规划
时间: 2023-07-31 15:07:17 浏览: 67
基于图搜索的路径规划是解决运动规划问题的一种方法。它通过遍历图中的节点来寻找目标点。首先,路径规划只考虑静态障碍环境生成的路径,而轨迹规划考虑了移动机器人本身的运动能力和中途可能的动态障碍。路径规划是在空间中生成路径,而轨迹规划在路径规划的基础上加入了时间信息,生成一段时间内的动作序列,属于时空路径\[1\]。
在基于图搜索的路径规划中,我们需要遍历图中的所有节点,直到找到目标节点为止。这可以通过图的遍历算法来实现。常用的图遍历算法包括深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)\[2\]。
除了传统的图搜索算法,还有一些优化的算法可以用于路径规划,例如Jump Point Search(JPS)算法。JPS算法的核心思想是找到对称性路径并打破它,从而在复杂环境中更高效地进行路径规划。然而,JPS算法在进行碰撞查询时会增加运算的开销\[3\]。
基于图搜索的路径规划算法可以满足完备性、概率完备性、最优性和渐进最优性等要求。完备性是指如果起始点和目标点之间存在路径解,则一定可以找到解。概率完备性是指只要规划或搜索的时间足够长,就一定能找到一条路径解。最优性是指规划得到的路径在某个评价指标上是最优的。渐进最优性是指经过有限次规划迭代后得到的路径是接近最优的次最优路径,并且每次迭代后都与最优路径更加接近\[3\]。
总结起来,基于图搜索的路径规划是一种常用的方法,可以通过遍历图中的节点来寻找目标点。常用的图遍历算法包括DFS和BFS,而JPS算法则是一种优化的路径规划算法。这些算法可以满足完备性、概率完备性、最优性和渐进最优性等要求\[1\]\[2\]\[3\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [路径规划算法——图搜索法](https://blog.csdn.net/space_dandy/article/details/113103568)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [[1]-基于图搜索的路径规划基础](https://blog.csdn.net/weixin_45860565/article/details/126676023)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [[运动规划算法]基于图搜索的规划算法](https://blog.csdn.net/Travis_X/article/details/112916637)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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