梯度指导的轮式移动机器人路径平滑算法：GRIPS

"Gradient-Informed Path Smoothing (GRIPS) 是一种针对轮式移动机器人设计的高级路径平滑算法，旨在提升移动机器人在复杂环境中的安全、效率和舒适性。该方法的核心在于两个关键步骤：首先，利用梯度下降法对输入的路径进行优化，这个过程着重于调整路径上的顶点分布，使远离障碍物的部分保持稀疏，而靠近障碍物或需要精细控制的地方则增加路径点密度，以确保更好的避开障碍物并适应动态环境。 输入到GRIPS中的主要包括来自图搜索或采样式路径规划策略得到的原始路径和一个转向函数。原始路径可能并非最优解，但为了实现实时操作，非最优路径经过GRIPS处理后能够达到接近最优的效果。通过梯度下降法，GRIPS能够在满足系统动力学约束的前提下，对路径进行局部优化，这意味着它考虑了机器人的物理特性和运动限制，如速度、加速度和转向能力。 第二个步骤是基于成本的short-cutting方法，它会删除那些冗余或不必要路径点，进一步简化和优化路径，提高路径的效率。这种方法通过评估每个路径点的成本，如能耗、时间消耗等，来决定哪些部分可以被压缩或者剔除，从而实现路径长度的显著缩短和整体平滑性的提升。 实验结果显示，与现有的多种后处理平滑算法相比，GRIPS能够生成长度更短且更加平滑的路径，这对于高速行驶的汽车、拥挤环境中的轮式机器人等应用来说，具有明显的性能优势。因此，GRIPS对于提升轮式移动机器人的动态规划能力和实际运行性能至关重要，是现代机器人运动规划领域的一个重要进展。" GRIPS算法在实际应用中，不仅关注路径的几何形态，还深入结合了机器人动力学特性，这使得它在复杂动态环境中能够提供更为稳健和高效的路径规划方案，为移动机器人操作的高效、安全和舒适性奠定了坚实的基础。