图规划算法：现状、分类与挑战

机器人图规划算法研究现状简述 随着移动机器人技术的发展，路径规划在自主导航系统中扮演着关键角色。本篇文章由作者"混沌无形"撰写于2022年1月23日，主要探讨了图规划算法在机器人运动规划中的应用和演变。文章首先定义了运动规划的核心任务，即在给定的地图中寻找从起点到终点的最优路径，同时考虑可能的约束条件，如最短路径、最短时间等。 图规划算法被细分为三个主要子类别：图搜索算法、BUG类算法和势场力类算法。图搜索算法，如A*搜索，通过节点扩张策略寻找路径，强调了搜索效率和避免局部最优解；BUG类算法，通常指基于概率的方法，利用概率模型预测路径的可行性，这类算法在处理不确定性环境时表现突出；势场力类算法则模仿物理系统的势能场，通过优化能量函数来生成平滑路径，适用于动态环境中的路径规划。 研究历程方面，作者按时间顺序梳理了各类算法的发展，展示了它们如何随着时间的推移不断改进和优化，尤其是在处理复杂场景和实时性要求方面的进步。然而，由于多目标、多变量和多约束问题的复杂性，特别是对于非完整约束的移动机器人（如两轮差速驱动机器人），最优路径问题通常被认为是NP-hard，意味着无法保证在多项式时间内找到全局最优解，因此大多数算法侧重于寻求次优或局部最优解。 众多学者根据实际应用的需求，如工业自动化、服务机器人、无人机等领域，设计和改进了各种运动规划算法。这些算法不仅要求规划出无碰撞的路径，还需考虑到路径的平滑性和速度连续性，以便于转化为实际的机器人运动控制指令。 文章最后聚焦于图规划算法领域，深入剖析了其研究进展和取得的成果，探讨了这些算法在模型复杂度、实时性能、环境适应性和路径曲线质量等方面的优缺点。通过全面的分析，读者可以更好地理解图规划算法在机器人运动规划中的核心地位及其在解决实际问题中的作用。要深入了解这些内容，读者可访问作者提供的公众号"混沌无形"，并联系作者通过邮箱Zippen-Huang@outlook.com获取免费的PDF资料。