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ros学习之路径规划

一、全局路径规划中的地图

  • 1、栅格地图(Grid Map
  • 2、概率图(Cost Map)
  • 3、特征地图(Feature Map
  • 4、拓扑地图(Topological Map)

二、全局路径规划算法

1、Dijkstra 算法

2、最佳路径优先搜索算法(BFS)

3、A * 搜索算法

  • 双向 A * 搜索算法
  • 重复 A * 搜索算法
  • Anytime Repairing A* (ARA*) 搜索算法
  • 实时学习 A * 搜索(LRTA*)算法
  • 实时适应性 A * 搜索(RTAA*)算法

4、动态 A * 搜索(D*)算法   ——存在动态障碍物时实时进行路径规划                      

5、终身规划 A * 搜索算法

6、Anytime D * 搜索算法:变动较小

7、Anytime D * 搜索算法:变动较大

8、快速随机搜索树(RRT)算法

9、目标偏好 RRT 算法

10、双向快速扩展随机树(RRT_CONNECT)算法

11、Extended_RRT 算法

12、动态 RRT 算法——动态避障路径规划

13、快速行进树(FMT*)算法

14、Batch Informed 树(BIT*)算法

三、局部路径规划算法

1、人工势场法       

2、动态窗口法(DWA,dynamic window approach)

优点:

  • 计算复杂度低:考虑到速度和加速度的限制,只有安全的轨迹会被考虑,且每次采样的时间较短,因此轨迹空间较小
  • 可以实现避障:可以实时避障,但是避障效果一般
  • 适用与差分和全向车模

缺点:

  • 前瞻性不足:只模拟并评价了下一步,如在机器人前段遇见“C”字形障碍时,不能很好的避障
  • 动态避障效果差: 模拟运动轨迹断,动态避障效果差
  • 非全局最优路径: 每次都选择下一步的最佳路径,而非全局最优路径
  • 不适用于阿克曼模型车模

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