برنامه ریزی مسیر جنبه ای اساسی از رباتیک و سیستم های مستقل است، که شامل تعیین یک مسیر امکان پذیر از نقطه شروع به مقصد در حالی که اجتناب از موانع است، تکنیک های مختلف برای حل این مشکلات، هر کدام برای محیط ها و الزامات مختلف استفاده می شود.

تکنیک های برنامه ریزی مسیر مشترک

چندین الگوریتم برای برنامه ریزی مسیر، از جمله روش های مبتنی بر شبکه، الگوریتم های نمونه برداری و تکنیک های بهینه سازی محبوب هستند.هر رویکرد دارای مزایا و محدودیت های آن بسته به پیچیدگی محیط زیست است.

روش های مبتنی بر Grid

روش های مبتنی بر شبکه محیط را به یک شبکه تقسیم می کنند و به دنبال راهی با استفاده از الگوریتم هایی مانند A * هستند.این روش ها در محیط های استاتیک با موانع شناخته شده ساده و موثر هستند.

الگوریتم های مبتنی بر نمونه برداری

الگوریتم های مبتنی بر نمونه برداری، مانند درختان تصادفی سریع در حال گسترش (RRT) و Probabilistic Roadmaps (PRM)، در فضاهای با ابعاد بالا مفید هستند.آنها به طور تصادفی محیط را برای ساخت یک مسیر عملی و مناسب برای محیط های پیچیده یا پویا نمونه می کنند.

نمونه های عملی

در وسایل نقلیه مستقل، برنامه ریزی مسیر تضمین ناوبری امن از طریق ترافیک ربات ها در انبارها استفاده از الگوریتم هایی مانند RRT برای حرکت در اطراف موانع موثر است.در پرواز بدون سرنشین، تکنیک های بهینه سازی به طرح مسیرهای انرژی کارآمد کمک می کند.

  • ماشین های مستقل
  • ربات های انبار
  • تحویل هواپیماهای بدون سرنشین
  • ربات های خدماتی