规划算法(学习资料,更新中)

文章介绍了机器人轨迹规划的相关概念,包括最短路径算法在有向和无向图中的应用,如Dijkstra和Floyd算法。同时探讨了算法复杂度理论,如P、NP、NPC和NP-hard问题,以及它们在解决实际问题中的意义。此外,还提到了样条曲线在路径规划中的作用,特别是贝塞尔曲线和B样条插值。

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一、综述:

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带权图分为有向和无向,

无向图的最短路径又叫做最小生成树,有prime算法和kruskal算法;

有向图的最短路径算法有dijkstra算法和floyd算法

算法就是用来解决各类问题的,比如题主问题中的最短路径问题。

在数学领域,根据问题本身的复杂度是有分类的。

简单来说,问题分为P问题,NP问题,NPC问题,NP-hard问题。

P是多项式这个单词的首写字母,即Polynomial,【这里指多项式时间

P问题意为:总能找到相应的经典算法 在多项式时间 里面得出最优解。

NP问题意为 不能确定是否能找到相应算法 能够在多项式时间内 得出最优解。

NPC问题可以理解成NP问题中最难(复杂度最高)的问题,也就是说很难找到相应算法 能够在多项式时间内得出最优解。

NP-hard问题可以简单理解成找不到相应算法 能够在多项式时间内得出最优解。

所有对NP问题的研究都集中在一个问题上,即究竟是否有P=NP?通常所谓的“NP问题”,其实就一句话:证明或推翻P=NP。目前进度不理想,不多说了。四者之间的关系,有兴趣看图,没兴趣跳过,不影响。

二、综合 

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三、书

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讲述机器人运动规划原理的经典书籍。 《规划算法》目录: 第Ⅰ部分 介绍性的资料  第1章 绪论   1.1 从规划(的过程)到规划(的结果)   1.2 实例与应用   1.3 规划的基本组成   1.4 算法规划器与规划    1.4.1 算法    1.4.2 规划器    1.4.3 规划   1.5 本书的组织安排  第2章 离散规划   2.1 离散可行规划简介    2.1.1 问题表述    2.1.2 离散规划的实例    2.2 可行规划的搜索    2.2.1 一般前向搜索    2.2.2 特殊前向搜索    2.2.3 其他搜索方案    2.2.4 搜索方法的统一描述   2.3 离散最优规划    2.3.1 最优定长规划    2.3.2 不指定长度的最优规划    2.3.3 再论Dijkstra算法   2.4 用逻辑来表示离散规划    2.4.1 类似STRIPS的表示    2.4.2 转换到状态空间表示   2.5 基于逻辑的规划方法    2.5.1 部分规划空间中的搜索    2.5.2 建立规划图    2.5.3 满足性规划   进一步阅读   习题   实现 第Ⅱ部分 运动规划  第3章 几何表示与变换   3.1 几何建模    3.1.1 多边形与多面体模型    3.1.2 半代数模型    3.1.3 其他模型   3.2 刚体变换    3.2.1 一般概念    3.2.2 二维变换    3.2.3 三维变换   3.3 物体运动链的变换    3.3.1 二维运动链    3.3.2 三维运动链   3.4 运动树的变换   3.5 非刚体的变换   进一步阅读   习题   实现  第4章 位形空间   4.1 拓扑的基本概念    4.1.1 拓扑空间    4.1.2 流形    4.1.3 路径与连通   4.2 位形空间    4.2.1 二维刚体:SE(2)    4.2.2 三维刚体:SE(3)    4.2.3 物体的链与树   4.3 位形空间障碍物    4.3.1 基本运动规划问题    4.3.2 显式建模Cobs:加:平移情况    4.3.3 显式建模Cobs:一般情形   4.4 闭运动链    4.4.1 数学概念    4.4.2 R2上的运动链    4.4.3 定义一般连杆组的簇   进一步阅读   习题   实现  第5章 基于采样的运动规划  第6章 组合运动规划  第7章 基本运动规划的扩展  第8章 反馈运动规划 第Ⅲ部分 决策论规划  第9章 基本永生理论  第10章 序贯决策理论  第11章 传感器与信息空间  第12章 存在感测不确定性条件下的规则 第Ⅳ部分 微分约束条件下的规划   第13章 微分模型  第14章 微分约束条件下基于采样的规划  第15章 系统理论与分析技术
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