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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