自动驾驶Motion Plan基于采样的路径规划算法

自动驾驶Motion Plan基于采样的路径规划算法

背景：

基于采样算法是一种在路径规划中广泛应用的有效方法。它通过在图中随机选择点来生成一个简化的搜索图，从而加速搜索过程。这种方法的主要优点包括减少内存使用，避免计算错误，具有动态障碍物对抗性，以及易于应用于高维C空间。
基于采样路径规划优缺点如下：
优点：
a.即时生成搜索图不需要存全部图信息、减少内存
b.不试图明确构造C空间及其边界
c.即时生图有一定动态障碍物对抗性
d.易于应用于高维C空间
e.如果进行了足够的预处理，支持快速查询
不足：
a.需要解决2点边界值问题。
b.对某些任务效果不佳。
b.1.不太可能在狭窄通道中放置样本节点。
b.2.在约束表面上采样/连接节点困难。
c.既不是最优的也不是完整的。

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1.有了图搜索路径规划为什么还需要随机采样路径规划"

Sample base plan"和"搜索路径规划"是两种不同的策略，它们在处理问题和优化解决方案时有所不同。
a.Sample base plan：这是一种基于样本的规划方法，它通过生成大量的样本点来寻找最优解。这种方法的优点是可以处理高维度和复杂的问题，因为它不需要对整个问题空间进行详细的搜索。然而，这种方法的缺点是可能会产生次优的解决方案，因为它并不总是能找到全局最优解⁴。此外，如果样本点的生成和选择方法不合适，可能会导致效率低下⁵。
b.搜索路径规划：这是一种基于搜索的规划方法，它通过在问题空间中搜索最优路径来找到解决方案。这种方法的优点是在给定足够的计算资源和时间的情况下，可以找到全局最优解。然而，这种方法的缺点是在处理高维度和复杂的问题时，可能会遇到"维度灾难"的问题，因为问题空间的大小随着维度的增加而指数级增长，这使得搜索变得非常困难和耗时。
这两种方法各有优缺点，适用于不同的问题和场景。在实际应用中，可能需要根据具体的问题特性和需求，选择最合适的规划方法。对于一些特别复杂或者高维度的问题，可能需要结合使用这两种方法，或者使用其他的优化策略和技术。

2.基于采样路径规划算法主要围绕以下几点，衍生出各种随机采样路径规划算法

a.如何采样撒点(采样撒点方式）：均匀采样、高斯采样、随机采样
采样方法是选择节点的具体方式，常见的采样方法包括均匀采样、随机采样、高斯采样等。均匀采样是从图中均匀分布的点中随机选择点，随机采样是从图中随机选择点。
b.何时建图（何时做采样点是否可行点判断）
建图时机是指确定在何时生成搜索图。通常情况下，当需要搜索解决方案时，可以生成搜索图。但是，在问题规模较大时，生成搜索图可能会消耗大量时间和内存。因此，可以根据问题的具体情况来确定建图的时机。
c.建图范围（需要遍历的采样点）
建图范围是指需要遍历的采样点。通常情况下，建图范围包括图中所有节点。但是，在问题规模较大时，遍历所有节点可能会消耗大量时间和内存。因此，可以根据问题的具体情况来确定建图范围。
可行的路径规划方法：概率路线图 (PRM)，快速探索随机树 (RRT)；最优路径规划方法：RRT_；加速收敛：RRT#，Informed-RRT_，和 GuILD。

3.基于采样的路径规划算法的共同处理流程：

尽管这些算法在实现细节上有所不同，但它们都遵循了基于采样的路径规划算法的基本框架，即采样、构建图或树、碰撞检测和路径搜索。这些共同的处理流程使得这些算法能够在各种复杂的环境中进行有效的路径规划。具体选择哪种算法，需要根据实际应用的需求和环境条件来决定。
基于采样的路径规划算法的共同处理流程主要包括以下几个步骤
a.采样：在配置空间中随机撒点，生成一组采样点。
b.构建图或树：根据采样点之间的关系（例如距离、连通性等），构建一个图或树来表示整个配置空间。
c.碰撞检测：检查采样点和采样点之间的连线是否与障碍物发生碰撞，如果有碰撞，则舍弃这些采样点或连线。
d.路径搜索：在构建的图或树上搜索一条从起点到终点的路径。
这个流程是基于采样的路径规划算法的基本框架，不同的算法可能会在这个基础上添加一些额外的步骤，例如概率路图算法（PRM）的学习阶段和查询阶段，快速随机扩展树算法（RRT）的树扩展过程，RRT*算法的路径优化过程等。这些算法的具体实现和优化方法可能会有所不同，但它们的核心思想都是通过采样和搜索来寻找一条满足特定条件的路径。

4.prm、rrt、rrt、rrt# 、Informed-RRT 、GuILD差异

基于采样的路径规划算法，如概率路线图（PRM）、快速搜索随机树（RRT）、RRT_、RRT#、Informed-RRT_和GuILD，虽然在实现细节上有所不同，但它们都遵循了一些共同的处理流程，包括采样、构建图或树、碰撞检测和路径搜索。这些共同的处理流程构成了这类算法的基本框架。
然而，这些算法在具体实现这些处理流程时，会有一些重要的差异。主要差异:

1. PRM属于多查询算法,可用于离线全局规划;RRT属于单查询算法,适用于在线规划。

2. PRM采用批量全局采样;RRT采用增量式采样。PRM覆盖整个空间,RRT增量扩展。

3. PRM构建无向图(可能有环),RRT构建有向树。

4. PRM全局在图上搜索路径,RRT从根节点增量搜索。

5. RRT_、Informed-RRT_、GuILD在RRT基础上引入了贪心策略、启发式、预构建路线图等机制进行加速和优化。

更详细的介绍他们之间差异:

1. 采样范围:全局vs增量

2. PRM:预处理阶段进行全局批量采样

3. RRT/RRT_/_:增量迭代采样

4. GuILD:在增量迭代采样的基础上结合全局Roadmap

5. 数据表示:图vs树

6. PRM:构建路线图(图结构)

7. RRT/RRT#:构建树结构

8. RRG/GuILD:既有树结构,也结合路线图

9. 搜索策略:全局vs增量

10. PRM:全局搜索路径

11. RRT/RRT*/RRT#:增量构建搜索树

12. GuILD:在RRT的搜索树上结合全局路线图搜索

13. 是否利用额外信息进行加速和优化

14. RRT*/RRT#:在RRT上增加贪心策略

15. Informed-RRT*:集成启发式采样

16. GuILD:集成局部子集采样

17. 时间性能

18. PRM:两阶段分离,预处理时间长

19. RRT系列算法:适合在线规划

下面是这些算法的原理和流程的详细描述：
PRM(Probabilistic Roadmap Method):

1. 原理:通过在自由空间中随机采样节点,然后使用本地规划方法连接这些节点来构建路线图(roadmap)。

2. 流程:分学习阶段和查询阶段。学习阶段中,随机采样自由空间中的配置,并使用简单的运动规划器测试这些配置之间的连接;通过重复这个过程,逐步构建路线图。查询阶段中,将起点和终点连接到路线图,然后在路线图上搜索路径。

3. 采样：在整个配置空间中进行均匀采样，生成一些节点。

4. 连接：对于每个节点，找到距离它最近的几个节点，并检查它们之间是否可以直接连接。如果可以，就在这两个节点之间添加一条边。

5. 搜索：在这个图中，使用图搜索算法（如Dijkstra或A*）来找到从起始点到目标点的最短路径。

6. 缺点是环境变化后要重新构建地图,计算代价大，难以处理窄通道。

RRT(Rapidly Exploring Random Tree):

1. 原理:一种增量搜索算法,通过扩展一棵树来探索空间。从起点开始,选择最靠近树的随机配置并尝试扩展树向该配置移动来增长树。

2. 流程:重复采样、找到nearest节点、尝试连接新样本和nearest节点、如果连接成功则添加新节点和边到树中,直到树达到目标区域或指定迭代次数。

3. 采样：在每次迭代中，随机采样一个点。

4. 连接：找到距离这个点最近的树中的节点，然后向这个点的方向扩展一条边。

5. 搜索：重复上述过程，直到找到一条从起始点到目标点的路径。

6. 缺点是扩展方向随机,扩展不均匀,易进入死胡同。

RRT_*(Rapidly Exploring Random Tree*_)声明：本文内容由网友自发贡献，转载请注明出处：【wpsshop博客】