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关注同名微信公众号“混沌无形”，阅读更多有趣好文！原文链接：机器人曲线插值拟合算法研究现状简述（包含原文PDF百度云下载链接）精彩的理论论证过程见原文链接（含全文下载链接）由于网页排版效果一般，所以笔者按照期刊论文版式为小伙伴们整理了原文PDF，方便收藏和回味。原文链接：（包含原文PDF百度云下载链接）优快云下载链接：机器人曲线插值拟合算法研究现状简述如果喜欢的话，可以关注我，阅读更多有趣好文！微信公众号：混沌无形知乎号：混沌无形B站：混沌无形...

混沌无形混沌系统是世界本质，无形之中存在规律。机器人智能化发展从线性过渡到混沌，本号将分享机器人全栈技术（感知、规划、控制；软件、机械、硬件等）。43篇原创内容公众号（文末提供原文PDF免费下载(期刊论文版式)摘要：四轮驱动移动机器人(SSMR)在野外非结构化场景中有着广泛应用，本文对SSMR的运动规律及特性进行了详细分析；接着将SSMR运动模型抽象简化为两轮差速驱动机器人模型，构建了SSMR的运动学模型，并给出了简易的模型参数计算实验方案；最后从实际应用角度对比分析了SSMR和car-like robot

混沌无形混沌系统是世界本质，无形之中存在规律。机器人智能化发展从线性过渡到混沌，本号将分享机器人全栈技术（感知、规划、控制；软件、机械、硬件等）。43篇原创内容公众号[文末提供原文PDF免费下载(期刊论文版式)，PS：笔者最近实在太忙了，望大家见谅~~]摘要：机器人的碰撞检测等效几何模型设计的优劣对轨迹规划算法效率有着非常大的影响，本文以car-like robot为例，对比分析了5种不同等效模型构型的优缺点及适用对象，并介绍了基于IFL模型的设计及优化过程，最终通过数值遍历方法计算得到真实机器人的等效几何

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文末有彩蛋【原文及其原文中所涉及文章的PDF（共5篇）免费下载】 混沌无形 混沌系统是世界本质，无形之中存在规律。机器人智能化发展从线性过渡到混沌，本号将分享机器人全栈技术（感知、规划、控制；软件、机械、硬件等）。

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关注同名微信公众号“混沌无形”，阅读更多有趣好文！原文链接：机器人曲线插值拟合算法研究现状简述（包含原文PDF百度云下载链接）上述三类曲线插值拟合算法各有各的特点，接下来对比分析这三类规划算法的优缺点：3.1基于插值的规划算法 多项式曲线 主要优点：易于计算，曲线形态灵活多变；主要缺点：曲率连续性不保证 贝塞尔曲线 主要优点：计算成本低，控制点可产生期望的曲线，曲线间可相互连接；主要缺点：高阶曲线难以调节，全局路径点影响整条曲线，控制点较难...

关注同名微信公众号“混沌无形”，阅读更多有趣好文！原文链接：机器人曲线插值拟合算法研究现状简述（包含原文PDF百度云下载链接）第三类算法是主要是将多目标多变量多约束耦合的规划模型转化为有权重的惩罚函数，并优化求解，通常用于初始路径的平滑。Ren等人针对势场法存在振荡等问题，将改进牛顿法优化方法应用于连续势场导航模型，并考虑了机器人非全向约束和移动障碍物影响，极大提升了系统性能，但存在优化计算成本较高的问题[13]。Ratliff等人针对高维运动规划问题提出CHOMP（Cova...

关注同名微信公众号“混沌无形”，阅读更多有趣好文！原文链接：机器人曲线插值拟合算法研究现状简述（包含原文PDF百度云下载链接）第二类算法是采用特殊曲线描述规划的轨迹，特殊曲线规划主要包含了直线-圆弧曲线和Clothoid曲线两种。其中直线-圆弧曲线是指针对类车机器人运动约束问题，在给定两个位置矢量，仅使用圆弧（满足最小曲率）和直线段合成最短平滑的路径，Dubins曲线限定机器人仅能前向运动。如图 2.5所示，R&S曲线将其拓展为双向运动，由于其简洁性而多被后续研究集成应用到...

关注同名微信公众号“混沌无形”，阅读更多有趣好文！原文链接：机器人曲线插值拟合算法研究现状简述（包含原文PDF百度云下载链接）第一类是采用多项式曲线来描述机器人运动轨迹，这是因为多项式曲线灵活多变，且能容易满足曲率连续要求，并能够容易导出速度曲线，因此非常适合描述机器人运动轨迹，按照多项式构造方式主要分为：插值多项式曲线、贝塞尔曲线、样条曲线，具体如下： 插值多项式曲线 Chang等人提出QPMI (Quadratic Polynomial and Membership I..

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关注同名微信公众号“混沌无形”，阅读更多有趣好文！原文链接：机器人空间采样算法研究现状简述（包含原文PDF百度云下载链接）空间采样算法按照采样空间不同，可分为：状态空间采样和运动空间采样。如图 2.1所示，基于状态空间采样的算法能够在大面积、高纬度的空间中快速生成路径，包括RRT和PRM类算法等，具有概率完备性，其主要步骤包括随机采样、度量连接、碰撞检测和路径查询。基于运动空间采样的算法则在速度空间等距采样，通过评价函数选择最佳控制指令，驱动机器人运动，主要包括CVM类算法及DWA类算法..

关注同名微信公众号“混沌无形”，阅读更多有趣好文！原文链接：机器人空间采样算法研究现状简述（包含原文PDF百度云下载链接）从上述章节分析可以，这四类空间采样算法各有各的特点，但总体而言，PRM类和RRT类算法思路很接近，CVM类和DWA类算法思路很接近，主要区别是在部分细节处理方面。所以，主要分为下面两类算法进行分析：PRM&RRT类PRM&RRT类算法的核心思想就是在搜索空间中随机采样，并通过图或树的方式连接这些采样点，去掉不满足约束的连线，最后基于图或树的...

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关注同名微信公众号“混沌无形”，阅读更多有趣好文！原文链接：机器人空间采样算法研究现状简述（包含原文PDF百度云下载链接）摘要：运动规划是移动机器人自主导航系统中的重要模块之一，相关算法研究成果层出不穷，本文将空间采样算法拆解为四个子类算法：PRM类算法、RRT类算法、CVM类算法和DWA类算法，并沿时间顺序概述相关算法的发展历程，最后从模型复杂度、实时性、环境适应能力及路径曲线质量等方面分析了上述四类算法的优缺点。如图 1.2所示，运动规划的研究主要是对多目标多变量多约束耦合的规划..

关注同名微信公众号“混沌无形”，阅读更多有趣好文！原文链接：机器人图规划算法研究现状简述​​​​​​​（包含原文PDF百度云下载链接）摘要：运动规划是移动机器人自主导航系统中的重要模块之一，相关算法研究成果层出不穷，本文将图规划算法拆解为三个子类算法：图搜索算法、BUG类算法和势场力类算法，并沿时间顺序概述相关算法的发展历程，最后从模型复杂度、实时性、环境适应能力及路径曲线质量等方面分析了上述三类算法的优缺点。精彩的理论论证过程见原文链接（含全文下...

关注同名微信公众号“混沌无形”，阅读更多有趣好文！原文链接：机器人图规划算法研究现状简述​​​​​​​（包含原文PDF百度云下载链接）图搜索算法的基本原理就是计算所有途径节点的路径的成本值，并选择成本值最低的一条作为结果。 主要优点：实时性较好，能够快速全局最优（次优）路径，能适应低维空间的动静态环境，分辨率完备（相较于基于采样的算法，图搜索算法接近于遍历算法）。 主要缺点：生成的路径连续性较差，并不适合直接应用于机器人运动，但图搜索算法在高维空间搜索性能不可...

关注同名微信公众号“混沌无形”，阅读更多有趣好文！原文链接：机器人图规划算法研究现状简述​​​​​​​（包含原文PDF百度云下载链接）第二类算法为BUG算法，是基于几何地图规划的算法，如图 2.5所示，其核心思路是当机器人遇到障碍物时，就沿着障碍物边界运动，没有遇到障碍物时候，就沿着起点到终点的连线方向上运动。基于上述思路，诸多学者进行了研究升级。Lumelsky、Kamon、Taylor和Xu等人提出的BUG类型算法在特征地图中能够（近似）沿障碍物轮廓运动到目标点。BUG...

关注同名微信公众号“混沌无形”，阅读更多有趣好文！原文链接：机器人图规划算法研究现状简述（包含原文PDF百度云下载链接）​​​第一类是图搜索算法，此类算法的主要特征是将地图栅格化后进行路径搜索，并致力于达到路径最短、效率最优等目标。如图 2.2所示，Dijkstra算法是最经典的图搜索算法之一，属于广度优先算法，采用遍历的方式，计算起点到终点的所有路径，并选择成本最低的路径，因此可搜索最短路径（网上有大量资料，故不赘述）。A*算法在Dijkstra算法基础...

关注同名微信公众号“混沌无形”，阅读更多有趣好文！原文链接：机器人图规划算法研究现状简述​​​​​​​（包含原文PDF百度云下载链接）图规划算法多数将环境模型离散化表达，如栅格图等，其离散节点描述相应状态，建立节点间联系，并求解最优路径。如图 2.1所示，图规划算法根据路径生成方式的不同分为三类，其中以图搜索算法为主，以及BUG算法和势场力算法，具体如下：精彩的理论论证过程见原文链接（含全文下载链接）由于网页排版效果一般，所以笔者按照期刊论文版式为小伙伴们整理了原文P...

关注同名微信公众号“混沌无形”，阅读更多有趣好文！原文链接：机器人图规划算法研究现状简述​​​​​​​（包含原文PDF百度云下载链接）我们从两个问题切入正题：运动规划是什么？要解决什么问题？如图 1.1所示，对机器人而言，所谓运动规划，就是在一张地图上生成从起始点到目标点的轨迹（轨迹曲线=路径曲线+速度曲线），并控制机器人沿着这条轨迹运动，直至目标。所以，我们可以看到运动规划就是要解决机器人从A点如何顺利到B点的问题，顺利这个词翻译成优化目标，可以是最短时间，也可以是最短路径等。..