【移动机器人运动规划】lecture8: 经典的local planning框架-fast-planner and ego-planner
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1.Fast-Planner
1.1 前端----hybrid A*

skill:暗红色线表示AnalyticExpand()函数,如果能够一步搜索到终点,就不再扩展。
(1)基元的生成

(2)edgecost

(3)heuristic cost

其他参考笔记:
Fast Planner规划算法(一)—— Fast Planner前端-CSDN博客
1.2 后端轨迹优化和时间重分配
贝塞尔曲线缺点:控制点增加阶数也会增加;改变一个控制点整个轨迹都会发生变化


引出B样条,可以理解为分段的特殊贝塞尔曲线,在两段轨迹连接处天生就保证了平滑连续

Q为控制点,基函数和贝塞尔曲线不同,t的定义也不同。基函数乘以控制点再累加

例如三阶B样条,有四个控制点Q0123控制t3-t4这段时间区间内的轨迹,只需再增加5这个控制点,使控制点Q1234控制t4-t5这段轨迹,以此类推,加了控制点后只会影响最新的一段轨迹。
均匀B样条

和B样条的区别:相邻的节点的差都是相同的,均为t
fast planner中对轨迹进行了特殊写法
B样条的基函数有一些特殊的性质
后续讲解参考笔记:
Fast Planner规划算法(二)—— Fast Planner后端之贝塞尔曲线与B样条曲线-CSDN博客
Fast Planner规划算法(三)—— Fast Planner后端之轨迹优化与轨迹优化与时间重分配_faster planner-CSDN博客

2. Ego-Planner
参考学习笔记:
DAMO开发者矩阵,由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起,致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果,搭建高质量的交流与分享平台,推动技术创新与产业应用链接,围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。
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