机器人如何进行路径规划和决策?

路径规划

路径规划是机器人如何从起点到终点的路线的规划过程。路径规划算法可以分为两类：静态规划和动态规划。

• 静态规划算法使用预先定义的障碍物地图和机器人初始位置来计算最优的路径。
• 动态规划算法使用机器人当前的位置和障碍物地图来计算最优的路径。

决策

决策是机器人在路径规划完成后，选择最优的路径执行的决策。决策算法可以分为两类：策略决策和行动决策。

• 策略决策算法定义一系列决策规则，这些规则用于在路径规划完成后选择最优的路径执行的策略。
• 行动决策算法直接从路径规划算法中获取最优的路径执行的具体动作。

路径规划和决策的结合

路径规划和决策是路径机器人执行的关键步骤。路径规划算法可以帮助机器人找到最优的路径，而决策算法可以帮助机器人在路径规划完成后选择最优的路径执行的具体动作。

一些常用的路径规划和决策算法包括：

• A 算法*
• Dijkstra 算法
• Breadth-first search
• A-star 算法
• Graph search

路径规划和决策的挑战

路径规划和决策的挑战包括：

• 障碍物地图的复杂性
• 机器人动力学和控制的非线性性
• 环境噪声和不确定性
• 路径规划算法的计算复杂性