路径规划可以让自动驾驶车辆或机器人找到从起点到目标状态的最短且最无障碍的路径。路径可以是一组状态(位置和方向)或路径点。路径规划需要环境映射以及作为输入的起始和目标状态。地图可以用不同的方式表示,比如网格地图、状态空间和拓扑路线图。
路径规划技术包括用于自动驾驶汽车的两种主要算法。
基于网格的搜索算法在网格地图中根据最小旅行成本找到路径。它们可以用于2D环境中的移动机器人等应用程序。然而,实现基于网格的算法所需的内存随着维数的增加而增加,例如对于6自由度机器人操作臂。
Sampling-based搜索算法通过在状态空间中随机抽样新的节点或机器人配置来创建一个可搜索的树。基于采样的算法适用于低维和高维搜索空间。
路径规划,连同感知(或视觉)和控制系统,构成了机器人或车辆自主导航的三个主要组成部分。路径规划增加了自动驾驶汽车、机器人操纵器、ugv和无人机等系统的自主性。
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