机器人路径规划算法综述：模型与方法

路径规划算法概述1 在本篇文章中，作者 ZhongJie，来自自动化学院，于2020年5月30日对机器人路径规划进行了详尽的探讨。路径规划是机器人技术中的关键组成部分，它涉及如何设计算法使机器人从起点安全、有效地到达目标位置。文章分为几个主要部分进行讲解： 1. **基本原理与机器人建模**（Primitives） - 这一部分首先介绍了机器人模型的构建，这是路径规划的基础。机器人通常被建模为拥有特定运动能力、传感器和限制条件的实体，如移动速度、避障能力等。 2. **路径规划问题与启发式方法与离散化**（Heuristics and Discretization） - 文章讨论了如何运用启发式搜索算法来解决复杂的问题，比如A*（A-star）算法，它结合了预估距离和实际成本，以找到最短路径。同时，通过离散化技术，将连续空间转换为可处理的离散网格，简化路径规划过程。 3. **基于样本的路径查找**（Sample-based Pathfinding） - 包括概率路线图（Probabilistic Roadmaps, PRM）和快速扩张随机树（Rapidly Exploring Random Trees, RRTs）算法。PRM通过生成随机样本并连接可行的路径，形成潜在路径图；RRTs则通过不断增长搜索树，快速找到近似最优解。 4. **强化学习的应用**（Reinforcement Learning, RL） - 最后部分介绍了强化学习在路径规划中的应用，它是一种通过试错学习来优化决策的方法。在资源和模拟环境中，强化学习可以训练机器人自主地学习如何在复杂的环境中进行路径规划。 文章的整体结构清晰，涵盖了从基础机器人建模到高级路径规划策略，旨在帮助读者理解路径规划在机器人领域的核心概念和技术。通过深入理解这些算法，工程师们可以为实际的机器人系统设计出更智能、高效的路径规划方案。