24、启发式搜索的相对优势

启发式搜索的相对优势

1. 引言

在机器人运动规划领域，启发式搜索方法逐渐崭露头角，成为解决复杂视觉引导运动规划问题的重要手段。与传统的几何方法相比，启发式搜索方法不仅更加灵活，而且在处理局部最小值问题上表现出色。本文将深入探讨启发式搜索方法在规划机械臂路径方面的显著成功，并分析其在复杂三维工作空间中的有效性。

2. 启发式搜索方法的成功案例

启发式搜索方法在规划机械臂路径方面取得了显著的成功。例如，MURPHY系统通过简单的启发式搜索，能够在复杂的工作空间中找到通往目标的路径。MURPHY执行简单的梯度下降以接近目标的距离，每次移动都是随机生成的，但只有那些使手更接近目标的移动才会被保留。当在容差范围内看到手的内心图像与视觉目标重叠时，MURPHY会将手臂一次性地物理移动到最终的关节配置，而不关心移动路径。

2.1 梯度下降示例

图4.1：向视觉目标挥舞。左图显示了MURPHY的初始配置相对于目标（白色十字架）的位置。中间的图显示了在MURPHY寻找通往目标的路径时手部的轨迹，这一过程是通过一系列“心理”步骤完成的。每一步都是随机生成的；只有那些能够减少与目标之间距离的步骤才会被保存。一旦找到目标配置，手臂就会一次性地进行物理移动（右图）。

3. 复杂三维工作空间中的有效性

在三维工作空间中，使用六自由度机械臂进行视觉引导的运动规划是一个极具挑战性的问题。启发式搜索方法在处理这类问题时展现出极大的灵活性。例如，额外的自由度使得机械臂更容易“扭动”出一条避开障碍物通往目标的路径。在配置空间中，有更多方向可