规划算法：从运动规划到决策制定

"Planning Algorithms" 是一本由 Steven M. LaValle 编著的专业书籍，主要探讨了多种类型的规划算法，这些算法横跨了机器人学、控制理论、人工智能、算法和计算机图形学等多个领域。书中的核心内容围绕机器人运动规划展开，同时也涵盖了离散规划、不确定性条件下的规划、基于传感器的规划、决策理论规划、信息空间、强化学习、非线性系统、轨迹规划、非霍洛尼姆规划和动力学规划等多个主题。这本书对于全球包括但不限于机器人技术、计算机辅助设计与制造、计算机图形学、航空航天应用、药物设计和蛋白质折叠等行业的工程师、学生和研究人员都具有重要价值。 书中首先介绍了规划的基础概念，如规划为了规划、动机示例和应用、规划的基本要素、算法、规划器和计划之间的关系，以及书籍的组织结构。接着深入到离散规划，讨论了离散可行性规划的搜索方法、最优规划以及如何使用逻辑来表述离散规划问题，进一步探讨了基于逻辑的规划方法。 在运动规划部分，书中详细讲解了几何表示和变换，包括几何建模、刚体变换、多刚体系统的变换、对称性和非刚性变换等内容，这些都是理解机器人运动的基础。此外，还定义并分析了配置空间的基本拓扑概念，这对于理解机器人运动规划中的路径规划至关重要。 配置空间是机器人规划中的关键概念，它包含了机器人所有可能的位置和姿态。书中的第四章详细阐述了基本的拓扑概念，如连通性、闭包和边界，并引入了机器人运动规划中的障碍物和自由空间的概念，这有助于理解如何在有限的运动范围内寻找无碰撞路径。 接下来的章节深入到不确定性规划，包括决策理论、马尔可夫决策过程（MDP）和信息空间，这些是解决传感器数据不确定性问题的关键工具。信息空间被视为所有基于传感器规划问题的配置空间，它允许规划者考虑感知不确定性来做出决策。 最后，书中的内容延伸到了受到微分约束的规划，这是处理实际机械系统自动化运动时常见的问题，如非霍洛尼姆规划和动力学规划。这部分内容解释了如何在考虑到物理动态限制的情况下进行有效的路径规划。 《Planning Algorithms》是一本详尽且全面的教材，不仅适合机器人学、人工智能和控制理论的学习者，也适用于在计算机图形学、算法和计算生物学等领域工作的专业人士。通过这本书，读者可以掌握规划算法的核心原理和实用技巧，为解决实际问题提供理论支持和方法论指导。