50、运动规划与决策理论：从基础到应用

运动规划与决策理论：从基础到应用

运动规划算法

在运动规划领域，有一种专门的波前传播算法，用于解决在最少阶段内到达目标的问题。该算法与图 8.4 所示的算法类似，初始波前 (W_0 = G)，其中对于每个 (s \in G)，有 (G^*(s) = 0)。在每次迭代中，最优代价 - 到 - 目标值 (i) 增加 1，新的波前 (W_{i + 1}) 通过 (W_{i + 1} = Front(W_i)) 计算得出。当波前为空时，算法终止。

相关研究参考

运动规划相关的文献相对较少。导航函数是将反馈引入运动规划的重要思想，相关研究有不少。此外，进展度量、李雅普诺夫函数和代价 - 到 - 目标函数等概念密切相关。以下是一些不同主题的参考研究：
|主题|相关研究|
| ---- | ---- |
|导航函数|[544, 832, 208, 276, 753, 251, 654, 655]|
|C - 空间拓扑复杂度|[327, 328, 329]|
|向量场性质|[44]|
|光滑流形|[135, 4, 109, 236, 281, 874, 907, 960]|
|分段光滑向量场|[27, 637, 848, 998]|
|价值迭代与插值|[86, 87, 585, 586, 94, 170, 294, 402, 568, 570, 725, 610, 946, 535, 537, 536, 864]|

运动规划练习与实现

这里有一系列关于运动规划的练习和实现任务，涵盖了从理论算法应用到实际代码实现的多个方面。

练习