基于采样的运动规划方法解析
1. 基于采样的运动规划概述
运动规划问题有两种主要解决思路,其中基于采样的运动规划方法避免显式构建障碍物空间 (C_{obs}),而是通过采样方案对构型空间 (C) 进行搜索。该方法借助碰撞检测模块作为“黑盒”,使规划算法独立于特定几何模型,能有效解决涉及大量几何基元的复杂问题。
1.1 完备性概念
对于基于采样的算法,有几种完备性概念:
- 完全完备性 :算法能在有限时间内对任何输入正确报告是否存在解,若存在则返回一个解。组合运动规划方法可达到此要求,但基于采样的规划通常无法实现。
- 分辨率完备性 :确定性方法若能密集采样,在解存在时可在有限时间内找到解;若解不存在,算法可能会无限运行。
- 概率完备性 :基于随机采样的方法,采样具有概率为 1 的密集性,随着采样点增多,找到现有解的概率趋近于 1,但收敛速率通常难以确定。
1.2 各部分内容概述
- 距离和体积 :多数基于采样的规划算法需要测量 (C) 中两点距离的函数,常涉及度量空间和测度空间概念。
- 采样理论 :包括随机采样、低分散采样和低差异采样等技术,以生成具有良好性质的样本序列。
- 碰撞检测 :是基于采样规划的关键组件,有多种碰撞检测算法,可用于确定构型是否发生碰撞。
- 增量采样与搜索
超级会员免费看
订阅专栏 解锁全文
875

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



