常用的路径规划算法浅析

引言

路径规划是机器人导航的核心问题之一。本文介绍常用的路径规划算法，包括传统的基于图搜索算法、基于采样的路径规划算法，以及考虑动力学的路径规划算法等。

基于图搜索的算法

Dijkstra算法

Dijkstra算法是一种经典的图搜索算法，用于在加权图中找到从起点到终点的最短路径。它保证找到最优路径，但计算复杂度较高。

A*算法

A*算法是Dijkstra算法的改进版本，通过引入启发式函数加速搜索过程。A*算法在保证找到最优路径的同时，大大提高了搜索效率。

D*算法

D*算法是一种动态路径规划算法，适用于环境发生变化的情况。它能够在环境改变时快速重新规划路径。

基于采样的算法

RRT（Rapidly-exploring Random Tree）

RRT是一种快速探索随机树算法，通过随机采样构建搜索树。它特别适用于高维空间的路径规划问题。

PRM（Probabilistic Roadmap）

PRM是一种基于概率路图的算法，通过随机采样构建路图，然后使用图搜索算法寻找路径。适合多查询场景。

考虑动力学的算法

State Lattices

状态网格方法考虑机器人的运动学约束，在状态空间中进行离散化搜索。适用于车辆等非完整约束系统。

轨迹优化方法

轨迹优化方法通过优化目标函数直接生成满足动力学约束的轨迹，包括CHOMP、TrajOpt等方法。

算法选择

选择合适的路径规划算法需要考虑以下因素：

• 环境复杂度和维度
• 实时性要求
• 最优性要求
• 机器人运动学约束
• 动态环境适应性

应用

路径规划算法广泛应用于移动机器人导航、无人机航迹规划、机械臂运动规划等领域。