28、基于采样的运动规划算法详解

基于采样的运动规划算法详解

在运动规划领域，基于采样的方法是一种重要的技术手段，它能够有效地解决复杂环境下的路径规划问题。本文将详细介绍基于采样的运动规划相关算法，包括双向搜索、多查询路线图方法等内容。

1. 双向搜索算法

在运动规划中，双向搜索是一种提高搜索效率的有效策略。通常，通过从起始点 (q_I) 和目标点 (q_G) 分别生长两棵快速探索随机树（RDT），可以获得更好的性能。

1.1 平衡双向搜索算法

以下是平衡双向搜索算法 RDT BALANCED BIDIRECTIONAL(qI, qG) 的代码实现：

RDT BALANCED BIDIRECTIONAL(qI, qG)
1 Ta.init(qI); Tb.init(qG);
2 for i = 1 to K do
3     qn ← nearest(Sa, α(i));
4     qs ← stopping - configuration(qn, α(i));
5     if qs ≠ qn then
6         Ta.add vertex(qs);
7         Ta.add edge(qn, qs);
8         q′n ← nearest(Sb, qs);
9         q′s ← stopping - configuration(q′n, qs);
10        if q′s ≠ q′n then
11            Tb.add vertex(q′s);
12            Tb.add edge(q′n,