13、启发式搜索方法在视觉引导伸手问题中的应用

启发式搜索方法在视觉引导伸手问题中的应用

1. 引言

在多连杆臂的运动规划中，尤其是面对复杂的工作空间和障碍物时，启发式搜索方法提供了一种灵活且高效的解决方案。本文将详细介绍启发式搜索方法在视觉引导伸手问题中的应用，特别是MURPHY系统如何通过这些方法找到手臂的路径。我们将探讨MURPHY如何利用心理图像和梯度下降法来规划手臂的运动路径，并应对局部最小值等问题。

2. 最佳优先启发式搜索

MURPHY使用最佳优先启发式搜索结合其手臂在工作空间中的心理图像，来找到在障碍物中手臂的路径。这种方法的核心在于通过评估函数来选择最有希望的路径，从而逐步接近目标。具体步骤如下：

1. 初始化 ：设定起始节点和目标节点，初始化开放列表和关闭列表。
2. 选择节点 ：从开放列表中选择评估函数值最低的节点。
3. 生成子节点 ：根据当前节点的状态生成可能的子节点。
4. 评估子节点 ：计算每个子节点的评估函数值。
5. 更新列表 ：将生成的子节点加入开放列表，更新关闭列表。
6. 终止条件 ：当找到目标节点或开放列表为空时终止搜索。

Mermaid 流程图

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    A[初始化] --> B{选择节点};