做移动式机器人路径规划，有哪些比较好的仿真平台，能出栅格二维图的那种？
机器人家上了解到，在二维二值地图（FREE or OCCUPIED）场景下进行路径规划的方法。我看之前有同学在回答的时候配上了这幅图：
这幅图上的算法罗列的还是很全面的，体现了各个算法的出生顺序。但是并不能很好的对他们进行一个本质的分类。刚刚那位同学说的graph-based和sampling-based的分类方法我感觉有点概念重叠不能够对规划算法进行这样的分类，下面通过自己这一年多的研究和实践对规划算法进行一个简单的分类：
这幅图上的算法罗列的还是很全面的，体现了各个算法的出生顺序。但是并不能很好的对他们进行一个本质的分类。刚刚那位同学说的graph-based和sampling-based的分类方法我感觉有点概念重叠不能够对规划算法进行这样的分类，下面通过自己这一年多的研究和实践对规划算法进行一个简单的分类：
两大类：1. 完备的（complete)2. 基于采样的（sampling-based）又称为概率完备的
一 完备的规划算法
A*算法
所谓完备就是要达到一个systematic的标准，即：如果在起始点和目标点间有路径解存在那么一定可以得到解，如果得不到解那么一定说明没有解存在。这一大类算法在移动机器人领域通常直接在occupancy grid网格地图上进行规划（可以简单理解成二值地图的像素矩阵）以深度优先寻路算法、广度优先寻路算法、Dijkstra(迪杰斯特拉)算法为始祖，以A*算法(Dijstra算法上以减少计算量为目的加上了一个启发式代价)最为常用，近期的Theta*算法是在A*算法的基础上增加了line-of-sight优化使得规划出来的路径不完全依赖于单步的栅格形状（答主以为这个算法意义不大，不就是规划了一条路径再简单平滑了一下么）。完备的算法的优势在与它对于解的捕获能力是完全的，但是由此产生的缺点就是算法复杂度较大。这种缺点在二维小尺度栅格地图上并不明显，但是在大尺度，尤其是多维度规划问题上，比如机械臂、蛇形机器人的规划问题将带来巨大的计算代价。这样也直接促使了第二大类算法的产生。
二 基于采样的规划算法
RRT-connect算法这种算法一般是不直接在grid地图进行最小栅格分辨率的规划，它们采用在地图上随机撒一定密度的粒子来抽象实际地图辅助规划。如PRM算法及其变种就是在原始地图上进行撒点，抽取roadmap在这样一个拓扑地图上进行规划；RRT以及其优秀的变种RRT-connect则是在地图上每步随机撒一个点，迭代生长树的方式，连接起止点为目的，最后在连接的图上进行规划。这些基于采样的算法速度较快，但是生成的路径代价（可理解为长度）较完备的算法高，而且会产生“有解求不出”的情况（PRM的逢Narrow space卒的情况）。这样的算法一般在高维度的规划问题中广泛运用。
三 其他规划算法除了这两类之外还有间接的规划算法：Experience-based（Experience Graph经验图算法）算法：基于经验的规划算法，这是一种存储之前规划路径，建立知识库，依赖之进行规划的方法，题主有兴趣可以阅读相关文献。这种方法牺牲了一定的空间代价达到了速度与完备兼得的优势。此外还有基于广义Voronoi图的方法进行的Fast-marching规划，类似dijkstra规划和势场的融合，该方法能够完备地规划出位于道路中央，远离障碍物的路径。答主最近也在研究此类算法相关的工作。
APF（人工势场）算法
至于D* 、势场法、DWA(动态窗口法)、SR-PRM属于在动态环境下为躲避动态障碍物、考虑机器人动力学模型设计的规划算法。
我认为这个问题的关键，在于不同长度和形状的路径，如何用等长的基因来编码，而且，要保证路径差别不大时，基因差别也不大。即不存在类似汉明悬崖的问题。
我没有查到资料，就自己想了想。用等长基因编码路径不是很困难。
你确定N个频谱，每个频谱的属性有3个即（相位，频率，振幅）一共N个节点，每个节点有3个可变的属性值。你的路径是这N个频谱进行傅里叶反变换得出的时域信号图形，这图形你把它标在栅格上这样就解决了第一个问题。至于第二个类似汉明悬崖的问题，这个问题在这样的遗传算法中是否存在，需要证明。要用到复变函数的泛函分析，即观察傅里叶反变换中时域函数是否关于频域函数连续。我说的是函数图形的变化连续，不是变量的连续。所以是泛函分析。这个我没学过，只是了解定义，需要才去学嘛。。。而且，N越大，你的时域信号图形变化就越精细，越可以适应更多栅格组成的平面。这方面我也没有做过，你是想用仿生学方法实现人工智能吗？即使在生物界，遗传与变异的作用范围也是有局限的，有的问题并不是用这样的智能算法都能解决。比如这样的路径规划，生物是用神经网络实现的，而不是遗传带来的。希望我的回答对你有所帮助。
在Matlab平台上运行仿真
路径规划算法的研究是移动机器人研究领域中一个重要的组成部分，它的目的是使移动机器人能够在一个已知或者未知的环境中，找到一条从其实状态到目标状态的无碰撞路径。传统的路径规划算法大部分只考虑机器人的位姿空间，然而，实际上机器人不仅受到位姿空间的约束，还会受到各种外力的约束。
机器人路径规划算法（Dijkstra和A*两种）在matlab上编程实现。
移动机器人路径规划是指在一个未知的环境中，机器人根据任务寻找一条最优的运动轨迹，该轨迹可以连接起点和目标点，同时避开环境中的障碍物，归纳起来分为下面两个步骤：
地图模型的建立：根据机器人运动的环境然后抽象建立起栅格地图、
路径搜索算法：机器人路径规划主要涉及3大问题：
①明确起点位置以及终点；
②规避障碍物；
③尽可能做到路径上的优化。
从Dijkstra和A*算法实现路径规划的问题。
势函数3 平面移动机器人路径图形仿真
本文主要探讨了平面移动机器人路径规划的三维可视化仿真，特别关注了具有3个自由度的机器人运动。在仿真中，我们以端点A的坐标（xA, yA）以及它与参考坐标系x轴的夹角φ来表示机器人在C-空间的姿态，这个矢量记为[xA, yA, φ]T。机器人路径的关键参数包括AB线段的长度lAB。在给定初始位姿（起点A的...
轨迹规划的移动机器人的轨迹规划
相应的搜索算法有A*、遗传算法等。b.全局路径规划（GlobalPath Planning）和局部路径规划（LocalPath Planning）自主移动机器人的导航问题要解决的是：（1）“我现在何处？”；（2）“我要往何处去？”；（3）“要如何到该处去？”。局部路径规划主要解决（1）和（3）两个问题，即机器人定位和路径...
谁才是路径规划大师?五款扫地机器人实力PK
扫地机器人市场这几年发展很快,除了越来越多新品牌的加入,规划式扫地机器人渐成主流,扫拖一体设计也比较普遍,实体遥控器消失,智能操控明显升级,使用体验有了比较明显的进步,但从最终的产品价格来看差距还是比较大的,为此我们找来目前市面上热度比较高的五款扫地机器人,通过详细的对比评测看看它们在到底存在哪些差异。
机器人轨迹规划有几大板块?
机器人运动路径的巧妙规划：深入解析两大关键板块在智能机器人的世界里，其动作执行的精准度与效率往往取决于一项至关重要的技术——运动轨迹规划。这个过程如同建筑师构建蓝图，既要确保路径的合理性，又要赋予运动以动态美感。简单来说，运动规划可以划分为两个核心环节：路径规划（path planning）与轨迹...
算法决定一切?究竟哪种扫地机器人更优秀
首先我们先要明确的是选购扫地机器人第一需求是：扫的干净扫得快。扫的干净主要取决于清扫系统的设计和吸尘风机的功率，而清扫效率最有力的的保障则是扫地机器人拥有一套非常智能的路径规划算法。常见的扫地机器人算法大致分为两种：随机覆盖法和路径规划式清扫。NO、1 随机覆盖式清扫 通过算法定位重点...
机器人关节运动和线性运动进行路径规划的基本原理是什么?
关节运动有两种方式，第一种是关节运动速度相同，时间不同，那么结果是两关节不同时到达；第二种方式是关节运动时间相同，所以两关节同时到达，但是速度不同。2、线性运动轨迹规划原理：还是以两自由度的机器人讲解分析，现在假设机器人的末端手可以沿P1点到P2点之间的一条已知直线路径运动。
你好,请问你会基于遗传算法的静态移动机器人路径规划吗?要求用栅格法...
我认为这个问题的关键，在于不同长度和形状的路径，如何用等长的基因来编码，而且，要保证路径差别不大时，基因差别也不大。即不存在类似汉明悬崖的问题。我没有查到资料，就自己想了想。用等长基因编码路径不是很困难。你确定N个频谱，每个频谱的属性有3个即（相位，频率，振幅）一共N个节点，每个...
WayFAST如何加速现场机器人路径编程并实现无振荡自主导航?
WayFAST的关键在于其独特的架构，它将深度学习的力量与运动动力学模型紧密结合。通过使用卷积神经网络，WayFAST能够精确预测机器人在不同户外环境中的可遍历性，无需依赖手动标记或繁琐的启发式策略。用户只需简单设定目标点，WayFAST就能自动规划出高效且避开障碍的路径，显著节省了时间和精力。在一系列严苛...
扫地机器人的扫地路径是怎么规划的,感觉清扫不完全
扫地机器人路径规划介绍 路径规划技术是扫地机器人研究的核心内容之一，扫地机器人定位与环境地图构建就是为路径规划服务的。所谓机器人路径规划技术，就是扫地机器人根据自身传感器对环境的感知，自行规划出一条安全的运行路线，同时高效完成作业任务。弓字行走，清扫路径规划更合理 相比之前扫地机器人清扫‘...
课题“基于蚁群算法的移动机器人二维路径规划”,用matlab软件,求教讲解...
你图一已经显示了适应度是路径总长度 也就是说蚁群算法的计算目标即适应度函数是求得最小的路径总长。在你这个问题里，适应度就是路径总长度
岑卫养阴： 路径规划其实分为两种情况,一个是已知地图的,一个是未知地图的. 对于已知地图的,路径规划就变成了一个全局优化问题,用神经网络、遗传算法有一些. 对于未知地图的,主要就靠模糊逻辑或者可变势场法. 对于未知环境能自己构建地图的,也就是各种方法的结合了.
莆田市17150503165： 机器人路径规划实现的平台有什么 - ？
岑卫养阴： 看你用什么品牌的机器人,要是用ABB的话,可以下个Robot studio 软件可以模拟机器人路径,还有就是ROBCAD可以模拟任何机器人,但是这个软件基本上下不到,
莆田市17150503165： 机器人路径规划领域还有什么可研究的 - ？
岑卫养阴： 随着机器人领域研究的不断深入,当前机器人学的研究重点不再是功能单一的、没有自主能力的机器人,而是那些具有机动能力和一定智能的移动机器人
莆田市17150503165： 有哪些应用于移动机器人路径规划的算法 - ？
岑卫养阴： 机器人家上了解到,在二维二值地图(FREE or OCCUPIED)场景下进行路径规划的方法.我看之前有同学在回答的时候配上了这幅图:这幅图上的算法罗列的还是很全面的,体现了各个算法的出生顺序.但是并不能很好的对他们进行一个本...
莆田市17150503165： 机器人工具坐标系轨迹规划方法可行吗?请给点思路. - ？
岑卫养阴： 工业机器人一般属于关节型机器人,其轨迹规划是根据作业任务的要求计算出预期的运动轨迹,机器人轨迹规划属于机器人的底层规划,基本上不涉及人工智能问题. 通常将机器人的运动看做是工具坐标系T相对于工件坐标系S的运动,这种描...
莆田市17150503165： 工业机器人路径规划一般用什么方法 - ？
岑卫养阴： 一般分为手动示教和离线编程两种.手动示教:顾名思义,就是结合具体工作环境与路径,手动操作机器人去到相应点位,获取位置信息,存为程序,以便后续使用.离线编程:一般针对实际路径比较复杂,工艺要求比较高的场合,将实际工件或路径的3D模型导入相应离线编程软件,并获取机器人工具坐标以及用户坐标信息后,软件会自动生成程序,将生成程序导入机器人后,执行该程序即可.
莆田市17150503165： 人工势场法用Matlab怎么编程 - ？
岑卫养阴： 1.人工势场法是由Khatib提出的一种虚拟力法,它的基本思想是将机器人在周围环境中的运动,设计成一种抽象的人造引力场中的运动,目标点对移动机器人产生“引力”,障碍物对移动机器人产生“斥力”,最后通过求合力来控制移动机器人...
莆田市17150503165： SLAM与路径规划有什么关系 - ？
岑卫养阴： SLAM算法,简单来说,就是机器人要实现智能化需要完成的三个任务:定位、建图、路径规划,这套流程,就是SLAM技术.优地机器人应该是有的,之前朋友的店铺有用过,雷达SLAM行走更精确,而且避障也好比较好.
莆田市17150503165： 机器人传感器和路径规划以及图象处理哪个研究方向好?考博和就业各有什么特点? - ？
岑卫养阴： 我考的是机器人导航定位方向,我感觉还是传感器和路径规划好.现在图像处理的东西很难出新成果,论文不太好出,传感器尤其是路径规划,新的东西比较好出,论文也相对好写.
莆田市17150503165： 基于人工势场法的移动机器人路径规划答辩时出什么问题比较好?要两个 帮我出两个问题 - ？
岑卫养阴：[答案] 1.是如何解决局部最小值问题的? 2.是如何解决目标不可到问题的? 3.是如何提高动态适应性的? 以上问题仅供参考,还可从以下方面着手想问题: 引力和斥力函数优化; 机器人具体实现中的亮点; 相关应用背景中的具体问题.
