运动规划涉及确定机器人或自主车辆到达目的地的路径,同时避免障碍。 处理这一过程的不确定性对于安全可靠地运行至关重要,特别是在动态或不可预测的环境中。本条探讨了在运动规划中管理不确定性所使用的实用方法。

概率路线图

概率路线图(Prabilistic Madlines)是一种流行的方法,它可以对环境进行取样,以创建可行的路径网络,它们通过考虑障碍存在的可能性和机器人位置错误而包含不确定性. PRM在高维空间中是有效的,可以适应不断变化的环境.

蒙特卡洛方法

蒙特卡洛方法使用随机抽样来评估不确定性下的各种可能路径。这些方法模拟了众多的情景,估计了每种路径的成功可能性。 这种方法有助于选择能够最大限度地提高安全和效率的路径。

强力优化

强力优化技术旨在寻找在一系列不确定条件下运行良好的解决方案,这些方法修改了传统的规划算法,以考虑到最坏的情况,确保计划路径尽管不确定,但依然可行。

传感器组合和状态估计

结合来自多个传感器的数据可以提高机器人对其环境的理解的准确性. 卡尔曼滤波器或粒子滤波器等技术估计机器人的目前状态,减少不确定性,并使得运动规划更加可靠.