路径规划

路径规划

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2023年3月2日发(作者：司母戊方鼎)

运动规划路径规划轨迹规划

引⾔

查阅互联⽹资料与相关⽂献，略作总结，以期完善：

运动规划、路径规划、轨迹规划的联系与区别？

motionplanning

pathplanning

trajectoryplanning

路径规划是运动规划的主要研究内容之⼀。运动规划由路径规划和轨迹规划（时间）组成，连接起点位置和终点位置的序列点或曲线

称之为路径，构成路径的策略称之为路径规划。

路径是机器⼈位姿的⼀定序列，⽽不考虑机器⼈位姿参数随时间变化的因素。路径规划（⼀般指位置规划）是找到⼀系列要经过的路

径点，路径点是空间中的位置或关节⾓度，⽽轨迹规划是赋予路径时间信息。

运动规划（⼜称运动插补）是在给定的路径端点之间插⼊⽤于控制的中间点序列从⽽实现沿给定的平稳运动。运动控制则是主要解决

如何控制⽬标系统准确跟踪指令轨迹的问题。即对于给定的指令轨迹，选择适合的控制算法和参数，产⽣输出，控制⽬标实时，准确

地跟踪给定的指令轨迹。

路径规划的⽬标是使路径与障碍物的距离尽量远同时路径的长度尽量短；轨迹规划的⽬的主要是机器⼈关节空间移动中使得机器⼈的

运⾏时间尽可能短，或者能量尽可能⼩。轨迹规划在路径规划的基础上加⼊时间序列信息，对机器⼈执⾏任务时的速度与加速度进⾏

规划，以满⾜光滑性和速度可控性等要求。

根据分类标准不同，有

a.基于模型和基于传感器的路径规划

c-空间法、⾃由空间法、⽹格法、四叉树法、⽮量场流的⼏何表⽰法等。相应的搜索算法有A*、遗传算法等。

b.全局路径规划（globalpathplanning）和局部路径规划（localpathplanning）

局部路径规划主要解决机器⼈定位和路径跟踪问题，⽅法有⼈⼯势场法、模糊逻辑法等。全局路径规划将全局⽬标分解为局部⽬标，

再由局部规划实现局部⽬标，⽅法有可视图法、环境分割法（⾃由空间法、栅格法）等。

c.离线路径规划和在线路径规划

离线路径规划是基于环境先验完全信息的路径路径规划。完整的先验信息只能适⽤于静态环境，路径是离线规划的；在线路径规划是

基于传感器信息的不确定环境的路径规划，路径必须是在线规划的。

其他：

环境类型：

已知环境下的静态障碍物；已知环境下的动态障碍物；未知环境下的静态障碍物；未知环境下的动态障碍物。（已知环境指障碍物⼤

⼩、形状和位置对规划系统精确已知；未知环境指上述未知或部分未知。）

运动规划算法通常有两个评价指标：

完备性（complete）：利⽤该算法，在有限时间内能解决所有有解问题；

最优性（optimality）：利⽤该算法，能找到最优路径（距离最短、耗时最⼩、耗能最少等）

研究⽬的：

⼀则找到最优解；⼀则快速找到有效解。

开源运动规划库（OMPL）：

开源运动规划库（openmotionplanninglibrary）是⼀个运动规划C++库，其中包含很多运动规划领域的前沿算法。总体上OMPL

是⼀个基于采样规划算法库。

为什么选择OMPL？OMPL由于其模块化的设计和稳定的更新，成为最流⾏的规划软件库之⼀，很多新算法都在OMPL上开发。很多

其他软件（ROS/MoveIt）都使⽤OMPL做运动规划。

MoveIt：

OMPL有单独的ROS接⼝，但是繁杂，⽽MoveIt是OMPLROS接⼝的接⼝，并且还结合了其他⼀些功能。通俗来说，MoveIt就是⼀

个模块化接⼝，让你在最短的时间内，不⽤⾃⼰编写过多代码，就能配置出⼀个ROSPackage。

参考：

Coursera公开课《Robotics:ComputationalMotionPlanning》

《PlanningAlgorithms》

《PrinciplesofRobotMotionTheory,Algorithms,andImplementations》