【运动规划/算法学习】（一）总体介绍
1. Autonomous robot自主移动机器人是指在完成一系列动作或任务时具有一定自主性的机器人，主要涉及：Estimation状态估计低延迟率，高准确率Perception感知3D感知&深度传感；地图融合规划Planning规划复杂/未知环境下的规划；安全性和满足动力学约束；感知受限Control控制轨迹平滑；运动学/动力学约束其中规划模块又涉及到运动规划，要求机器人的运动能实现安
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1. Autonomous robot
自主移动机器人是指在完成一系列动作或任务时具有一定自主性的机器人，主要涉及：
- Estimation状态估计
低延迟率，高准确率
- Perception感知
3D感知&深度传感；地图融合规划
- Planning规划
复杂/未知环境下的规划；安全性和满足动力学约束；感知受限
- Control控制
轨迹平滑；运动学/动力学约束
其中规划模块又涉及到运动规划，要求机器人的运动能实现安全性、平滑性和可控性。
2. Motion planning
运动规划主要可分为前端的搜索路径和后端的轨迹生成。
2.1 Front-end: Path Finding
路径搜索算法又可细分为
- 基于搜索的路径搜索算法
把搜索问题变成了状态空间图问题，相关算法有图搜索算法BFS/DFS、Dijkstra和A*算法、Jump point跳点算法...
- 基于采样的路径搜索算法
概率路径图、RRT、RRT*...
- 满足动力学约束的路径搜索算法
混合A*、Kinodynamic RRT*
2.2 Back-end: Trajectory Generation
- Minimum snap trajectory generation
- 满足软/硬约束的轨迹优化
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