机器人路径规划：逃逸局部极值点的策略

"逃逸局部极值点的方法-rocketmq技术内幕" 在机器人路径规划领域，人工势场法是一种常用的方法，由Khatib提出。它将机器人的运动视为虚拟受力场中的运动，通过引力势场（目标）和排斥势场（障碍物）的合力来引导机器人避开障碍并趋向目标。引力随距离减小，斥力随距离增加，这种局部方法适合动态环境和多关节机械手的路径规划，但存在一些挑战： 1. 局部极值点问题：机器人可能被困在局部极值点，即受多个势函数影响的区域，导致无法达到目标。障碍物越密集，局部极值点越多。 2. 障碍物近似描述：通常用规则几何体简化描述，需要合理分解和组合多面体，避免浪费自由空间。 3. N试点的选择：控制点随机器人状态变化，求解总势函数时需动态调整。 逃逸局部极值点的方法包括： - Barraquand和Lat0llmbel提出的随机路径规划器，通过位图和“骨架”图避免局部极值，采用BFP或RPP算法寻找路径。RPP是一种蒙特卡洛随机模型，通过布朗运动逃离局部极值点。 - 势谷跟踪方法：在势谷路标图上应用启发式搜索策略。 - Hwang和Ahuja提出的最小势谷方法，使用MPV图进行全局规划，再用局部规划器优化路径。 这些方法虽然有效，但也存在缺点，如概率完备解可能导致无限求解，以及可能产生多个解。未来的研究重点可能在于提高路径规划的效率，避免局部极值，以及在复杂环境中确保路径的可行性和安全性。