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前言

机器人人动作策略规划相关教程及博客请关注专栏：
https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/138175048

本文先对动作策略规划导读做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章

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提示：以下是本篇文章正文内容

一、无人驾驶/机器人规划方向综述

决策规划若不预先定义好业务场景按照流程来，必然存在决策规划风险
目前深度学习也好，传统的方案也好，自动驾驶做不到完全的人的思维能力，因为决策能力不足以实现复杂的推理，类比甚至是联想。要么过于保守的按照固定规则流程来，要么模糊决策存在风险

遵循交通规则去设计决策系统，比如，跟车要保持距离和一定速度，转弯让直行，比如不能随意变道，红绿灯，环岛，十字路口通过，都有相应的规则需要遵守；无人驾驶系统的开发者必须去实现这些规则；

简述无人驾驶/机器人的决策、路径规划、控制跟踪方向的理论方向和工程部署经验

机器人自主导航可以分成两个实现部分，第一个部分就是路径规划，第二个部分就是动作控制策略。
https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/120926131

下面介绍无人驾驶/机器人的决策的常见业务场景，并介绍一些用于决策的工具，根据不同的工程及环境机工具特性选择合适的决策工具
https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/120592768

二、基于规则的动作决策

决策规划模块难以为考虑到每一种特殊场景，因为现实中的业务场景几乎无穷无尽，目前无人驾驶工程师大部分工作都是在想办法cover一些测试中遇到的badcase，或者是做泛化；

人类的智能强就强在能推理，归纳，类比，联想举一反三。感知，规控的日常各种调参就是去用固定的规则去适配各种场景，各种badcase
固定的规则缺少泛化能力，写了一个规则把一个badcase覆盖过去了，场景一小变，又不好使了，甚至动一个参数这个badcase 混过去了，另外一个曾经已经pass的场景又挂了，跟打地鼠一样，按住这个洞，另外一个洞又露头了。

（1）微控制器或者linux系统平台的中断触发机制（ROS的话题、服务、action机制、定时器机制）方法

（2）编程语言C/C++等的条件语法if-else(switch)方法

（3）分层/有限状态机HFSM方法

（1）ROS的任务级状态机smach方法

（2）tinyfsm的方法
介绍tinyfsm的原理、使用 tinyfsm 的一般步骤及源码实现
https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/137793485

（3）FSM/HFSM的方法
介绍有限状态机FSM设计方法及代码实现，着重分享了有限状态机FSM部署的一些经验
第一章：行为树的基本概念及behavior tree core源码分析
第二章：behavior tree行为树结构设计的技巧&BT与FSM对比结合
第三章：行为树behavior tree部署示例（源码移植、库实现、ROS1/ROS2平台）

（4）行为树behaviar tree方法

介绍行为决策树BT-Tree的原理、使用行为决策树BT-Tree的一般步骤及源码实现
https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/138792622

（5）局部规划算法实现连续子动作规划

用轨迹规划的算法实现复杂的小范围动作逻辑决策效果，如通过dubins/RS曲线实现倒车复杂的前进与后退的动作规划，但不是所有的局部动作都用局部规划算法实现效果是最好的，如红外回充（基于动作规划和控制的方案就比局部规划灵敏度好）
https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/138174730

三、基于transfor的动作规划

（1）MDP及行为决策模型（POMDP方）方法

（2）基于知识的推理决策方法

（3）强化学习（Reinforcement Learning, RL）

四、机器人集群编队决策规划

介绍多机器人集群编队策略，作为案例介绍多机器人决策规划–tuw_multi_robot、多机器人规划 EGO-Swarm算法两种实例
https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/127926425

五、相关案例

1、机器人动作规划案例move_base

介绍move_base的机器人动作规划案例
https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/127926743

2、HFSM四足机器人步态的有限状态机fsm_manager

介绍四足机器人步态的有限状态机HFSM动作规划案例
https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/122049813

3、autoware的决策规划控制模块案例

介绍autoware的决策规划控制模块案例
https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/124654200

4、无人驾驶的行为决策分层有限状态机HFSM

介绍无人驾驶的行为决策分层有限状态机HFSM动作规划案例
https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/121784539

5、control manager多控制器管理与切换的方法

介绍多控制器管理与切换的方法，实现机器人在不同场景调用不同控制器，或在同一场景组合多控制器，实现机器人连贯的控制动作。
https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/121745509

6、【规控+slam】探索建图方案及代码分享

https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/142532077

六、传感器及上下游模块数据分析

1、卡方检测（独立性分析）

卡方检测是一种统计假设检验方法，用于检验两个分类变量是否独立。卡方检测用来检测冗余传感器中是否由某个传感器异常，做异常决策处理
用各种冗余核验可以干掉绝大部分传感器数据拉歪的情况
https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/140715111

2、方差分析（相关性分析）

通过分析各变量的主效应（main effect）和交互效应（interaction effect），从而发现因变量（dependent variable）的变异源。另外，通过配合使用多重比较的检验方法，其也常用于比较不同处理导致的因变量的差异。
https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/140723397

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（9）定位、地图建立、地图管理SLAM合集
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（10）定位location
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（11）地图mapping
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（12）机器人决策规划控制合集
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（13）任务决策规划mission_planner
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（14）动作策略规划motion_planner
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（15）全局路线规划global_planner
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（16）局部路径规划local_planner
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（17）轨迹跟踪控制模块Path_tracking
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（18）机器人实战篇
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