27、机器人路径规划：不精确概率与空间机器人最优轨迹探索

机器人路径规划：不精确概率与空间机器人最优轨迹探索

在机器人技术的发展进程中，路径规划一直是核心问题之一。无论是在部分已知且存在难以检测危险的环境中导航，还是为空间机器人寻找最优轨迹，都面临着诸多挑战。下面将深入探讨两种不同场景下的机器人路径规划方法。

1. 不精确概率下的机器人路径规划

在部分已知且存在难以检测危险的环境中，如灾后场景，移动机器人的导航是一项极具挑战性的任务。传统的贝叶斯方法在处理这种情况时存在困难，因为它需要大量的数据输入，并且在机器人传感器无法检测到危险时往往会失效。

为了解决这些问题，研究者采用了不精确概率的形式主义来建模人类传感器。将人类视为一个主动提供关于空间元素（如危险）的零星（例如一次性）且本质上不精确信息的传感器。通过这种方式，维护一个不精确概率地图，将所有可用的传感信息进行融合。

这个不精确概率地图为改进版的RRT规划算法提供输入，该算法能够找到既安全又高效的路径。与传统的贝叶斯更新方法相比，这种结合人类传感器和不精确概率的方法表现出了显著的优势：
- 性能表现 ：在半杂乱和杂乱环境的导航结果中，不精确概率方法的性能优于标准方法和有噪声的传感方法，并且降低了导航性能的方差。即使在机器人完全无法检测到危险的情况下，该方法也能成功应用，而其他方法则可能会严重失败。
- 轨迹特点 ：从2D密度图中可以观察到，不精确设置下的轨迹更加分散，通常也更长。然而，尽管表面上看起来不是最优的，但不精确概率框架能够有效地处理机器人传感器无法准确识别危险的场景，同时将性能下降和方差降低到最小。

以下是不精确概率路径规划的主要步骤：