39、动态环境中未知演化的时空路径规划

动态环境中未知演化的时空路径规划

在当今的计算机模拟和游戏开发领域，路径规划是一个至关重要的问题。特别是在动态环境中，物体的运动和环境的变化给路径规划带来了巨大的挑战。本文将介绍一种针对动态环境中未知演化的在线路径规划算法，该算法能够实时计算无碰撞路径，并适应角色的姿势以应对环境约束。

1. 引言

在过去的几十年里，路径规划在静态环境中已经得到了广泛的研究，并且提出了许多解决方案。然而，在动态环境中，移动的物体不仅可以被视为障碍物，还可以作为到达新位置的工具。本文提出的算法专注于可达性和物体运动的利用，以解决动态环境中未知演化的路径规划问题。

2. 相关工作

路径规划在机器人领域已经得到了深入的研究，其核心是在配置空间（C - 空间）中寻找无碰撞路径。常见的方法主要分为两类：单元分解和路线图。
- 单元分解方法 ：
- 近似方法 ：用预定义形状的单元表示 C - 空间的子集。
- 精确方法 ：使用梯形分解、Delaunay 三角剖分等表示 C - 空间。
- 概率方法 ：如概率路线图（PRMs）和快速探索随机树（RRTs），通过在 C - 空间中随机采样非碰撞配置来构建路线图。

在动态环境中，大多数方法主要关注避免动态障碍物。一些方法假设障碍物的运动是已知的，而另一些方法则采用快速重新规划技术。此外，还有基于速度障碍物、广义 Voronoi 图等的反应式方法。

与以往方法不同的是，本文的算法处理动态环境中未知拓扑演化的时空路径规