ロボットはどのようにして経路を計画するのでしょうか?アニメーションを見てみましょう

機械の進路をたどって見てみましょう。

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ロボット研究の分野では、特定のタスクが与えられた後、どのようにロボットの動きを計画するかが重要です。

最近、ロボット工学でよく使用されるいくつかの経路計画アルゴリズムを実装したリポジトリが GitHub でオープンソース化されました。コードのほとんどは Python で実装されています。開発者が各アルゴリズムのアニメーション実行プロセスをプロットを使用して実演したことは、直感的で明確であることに言及する価値があります。

プロジェクトアドレス:

https://github.com/zhm-real/パス計画

このオープンソース ライブラリに実装されているパス プランニング アルゴリズムには、検索ベースおよびサンプリング ベースのプランニング アルゴリズムが含まれます。具体的なディレクトリを下図に示します。

探索ベースの経路計画アルゴリズム

検索ベースの経路計画アルゴリズムは比較的成熟しており、広く使用されており、ゲーム内のキャラクターや移動ロボットの経路計画によく使用されます。

最適パス優先探索アルゴリズム

ダイクストラのアルゴリズム

A* 検索アルゴリズム

双方向A*検索アルゴリズム

繰り返しA*探索アルゴリズム

いつでも修復A*（ARA*）検索アルゴリズム

リアルタイム学習A*検索（LRTA*）アルゴリズム

リアルタイム適応型A*検索（RTAA*）アルゴリズム

動的 A* 検索 (D*) アルゴリズム

生涯計画A*検索アルゴリズム

いつでもD *検索アルゴリズム：マイナーチェンジ

いつでもD*検索アルゴリズム: 大きな変更

サンプリングベースの経路計画アルゴリズム

検索ベースのアルゴリズムとは異なり、サンプリングベースのパス計画アルゴリズムでは、構成空間と境界全体を明示的に構築する必要がないため、高次元の計画問題で広く使用されています。

高速ランダム検索木 (RRT) アルゴリズム

ターゲットバイアスRRTアルゴリズム

双方向高速拡張ランダムツリー (RRT_CONNECT) アルゴリズム

Extended_RRTアルゴリズム

動的RRTアルゴリズム

N = 10000の場合、rrt *アルゴリズム

N = 1000の場合、rrt*-Smartアルゴリズム

高速マーチングツリー (FMT*) アルゴリズム

N = 1000の場合、インフォームドrrt *アルゴリズム

バッチ情報ツリー (BIT*) アルゴリズム