路径规划算法1.3抽样算法——PRM与RRT算法
路径规划算法1.3抽样算法——PRM和RRT算法
- 前言
- 抽样算法的完备性
- PRM概率路图
- 思想
- 方法
- RRT快速扩展随机树
- 思想
- 基本方法
- 改进随机搜索策略
- 其他改进
- 后记
前言
由于图搜索算法在三维空间中的计算量陡增,因此抽样算法(sample based planning)更适合在三维中使用。最经典的两个算法是PRM(Probabilistic Road Map)概率路图法,RRT(Rapidly-explorring Random Tree)快速扩展随机树法,及其优化方法RRT*。
抽样算法的完备性
基于图搜索的方法,只要规划时间充足就肯定能找到路径,因此是完备的。
基于抽样的算法,由于采样数量是一定的,因此当采样次数越多,找到解的概率越大,但寻路时间越长;采样点少就可能找不到路径,是概率完备的
PRM概率路图
思想
寻路空间中随机采样,形成路图,搜索路径。
方法
- 在寻路空间中随机撒点,剔除落在障碍物上的采样点。
- 将每个采样点与其附近一定距离内的采样点连接,剔除与障碍物碰撞的边,形成路图。
- 采用图搜索算法(如A*)寻找最优路径。
PRM是概率完备的,但碰撞检测耗时较长,效率低。
RRT快速扩展随机树
思想
通过抽样点引导路径树在寻路空间中生长,形成路径(有增量式搜索的意味)。
基本方法
- 初始化起点,终点,路径树T={起点}。
- 在寻路空间中随机抽样一个点R,从路径树T中找到距离点R最近的节点N。
- 由N向R扩展一段距离到达点S,如果边NS无碰撞,则将S加入路径树T中。
- 循环步骤2和3,直到加入路径树的点S与终点间的距离小于一定阈值。
这就是最简单的RRT算法,但是由于搜素策略是随机抽样,因此搜索效率不高。
另外,抽样算法获得的路径大多都不是最优的。
改进随机搜索策略
将基本方法步骤2进行修改:
- 随机抽取q∈(0,1)q\in(0, 1)q∈(0,1),当q<thresholdq<thresholdq<threshold时,从路径树T中找到距离终点最近的节点N;当q>thresholdq>thresholdq>threshold时,在寻路空间中随机抽样一个点R,从路径树T中找到距离R最近的节点N。
thresholdthresholdthreshold靠近1时,路径树偏好向终点生长,但容易被障碍物阻挡;thresholdthresholdthreshold靠近0时,路径树类似于随机生长,容易越障但效率低。
这种搜索策略的改进提升了搜索策略的目的性(朝向终点),也保持了一定的越障能力。
其他改进
RRT能够改进的地方有:
- 随机搜索策略
- 扩展树的方法
- 近邻节点的定义
- 双向树生长(bidirectional RRT)
后记
下一次会再总结RRT*等sample based算法。
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