运动规划 (Motion Planning)

1运动规划 (Motion Planning)

我们这里讲的运动规划，有别于轨迹规划 (Path Planning)。一般来说，path planning用于无人车/无人机领域，而motion planning主要用于机械臂，类人机器人领域。当然了，这两者没有本质的区别，理论上说MoveIt!和OMPL同样可以用于无人车无人机的规划，但不免有些杀鸡用牛刀的感觉。两者规划的空间维度不同，导致他们的难易程度不同。举例说明，如果不考虑速度加速度，只考虑位置的话，无人车轨迹规划维度是3 (x,y,和角度), 无人机是6 (x,y,z,和另外3个量确定空间的旋转角度)。确定3D空间的一个姿势(pose)需要6个变量，而对于关节数大于6的机械臂结构，它的规划空间维度就大于6，成为冗余系统(redundant system)，从而使规划问题变得更为复杂。所谓冗余系统，就是说，存在多种关节角度配置能够使得终端达到相同的位姿，存在无数的解。这是达到的最终姿势有无数个解，那么如何到达这个最终姿势，整个运动的轨迹，更是存在无数个解。


既然存在无数的解，那么问题来了。很明显，存在两种不同的方向，一种是找到最好的那个解，另一种是快速的找到一个有效的解。前者，大部分算法使用最优规划 (Optimization-based Planning)，后者使用采样规划 (Sampling-based Planning)。具体的区别和算法，不在这里赘述。

2 开源运动规划库 (OMPL)

接上文，而OMPL (Open Motion Planning Library)， 开源运动规划库，就是一个运动规划的C++库，其包含了很多运动规划领域的前沿算法。虽然OMPL里面提到了最优规划，但总体来说OMPL还是一个采样规划算法库。而采样规划算法中，最出名的莫过于 Rapidly-exploring Random T