路径规划之空间采样算法研究现状简述
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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模型优化求解。对于具有非完整约束的移动机器人而言（见《两轮差速驱动机器人运动模型及应用分析》），在分布有障碍物的环境中求解最优路径是NP-hard问题，即对于任意场景无法保证在多项式时间内求得最优解，因此大部分规划算法追求次优解或局部最优[1]。
诸多学者针对不同应用场景和需求，设计、改进了非常多的运动规划算法，其中常见的运动规划算法主要包括四类：图规划算法、空间采样算法、曲线插值拟合算法和仿生智能算法，通过规划模型求解得到最佳轨迹曲线，包含无碰撞顺滑的路径曲线和平滑的速度曲线，并输入到控制器驱动机器人运动。
本文将对空间采样算法领域的研究进展及成果进行分类阐述，主要概述同族算法的发展过程，不对具体算法展开分析，在后续系列文章会挑选部分经典常用算法深入剖析。
图 1.2 运动规划通用模型
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类算法等。
（请横屏看图）
图 2.1 空间采样算法发展路线概况
结论与展望
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，并沿时间先后顺序概述了相关类型算法的发展改进历程，接着从模型复杂度、计算实时性、动态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，并指出存在的相关问题。
运动规划算法种类繁多，应用场景各不相同，而本文仅概述分析了四类运动规划算法之一的空间采样算法，后续会分析其他类型算法。
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