详解机器人自主规划主流算法

机器人自主规划的主流算法包括基于图搜索的算法和基于优化的算法。

基于图搜索的算法使用搜索空间和 heuristics 来寻找可行的路径，例如 A* 算法和 D* 算法。这些算法通常适用于离线规划或者在线规划的低维度状态空间中。

基于优化的算法则通过优化目标函数来获取规划解，例如线性规划 (LP) 、非线性规划 (NLP) 、单纯形法 (Simplex Method) 、随机优化 (Stochastic Optimization) 以及基于采样的随机优化 (Sample-based Stochastic Optimization)。这些算法通常用于高维度状态空间或者复杂约束条件的规划问题。

除了这些主流算法之外，还有一些比较新的、结合了深度学习和强化学习的算法也开始被用于机器人自主规划，例如 Model-based Reinforcement Learning (MBRL) 和 Guided Policy Search (GPS)。这些算法可以通过和环境的交互来自主学习和规划策略，使机器人能够适应复杂和未知的环境。