軌跡規劃分類及演算法

2) 單元分解法是把安全空間切分成不同大小的細格,用切割出的格仔組成一條安全的路徑,而格仔的大小是決定結果的關鍵。

3) 人工勢能場的的主要思想是建立乙個綜合勢能場，其中目標對被規劃物體產生吸引力，障礙物對被規劃物體產生排斥力，最後搜尋勢能最小方向即為最優路徑方向。

4) 遺傳演算法是一種高度並行的全域性優化搜尋演算法,它的搜尋不依賴於梯度資訊,它將問題的求解表示成染色體的適者生存的過程,通過染色體群的一代代不斷進化,包括複製、交叉和變異等操作,最終收斂到最適應環境的個體,從而求得問題的最優解或滿意解。

(三) 反解法是在給定入針和穿刺靶點( 及過渡點) 的狀態的情況下，利用運動學反解來計算從入針點到靶點的可行路徑。

六、優缺點分析

(一) 數值法計算較精確，可以得到最優路徑；但相對來說數值法適應性較低，只適應單一的路徑形式，或者採用弧線，或者採用螺旋線，很少規劃採用混合型路徑，所以路徑規劃出的最優解還只是在某種特定路徑形式下的最優解，並不是真正意義上的最優解，而且絕大多數沒有考慮入針位態的優化。

(二) 搜尋法採用計算機人工智慧搜尋演算法，但是不能保證最優。

1) 單元分解法格仔的大小是決定結果的關鍵，因此其演算法的複雜性隨精確度的增加成指數規律上公升。

2) 人工勢場法的缺點是存在區域性最小點,導致機械人在最小點附近抖動,無法到達目標。

3) 遺傳演算法具有簡單通用、魯棒性強、適於並行處理等顯著特點。該方法的不足之處在於容易陷入u型的障礙物空間,因此在實際應用中,如果環境中存在非突障礙物,還需要進一步結合其它全域性規劃方法。

(三) 反解法不能保證有解，更不能保證最優。