運動規(guī)劃的案例
58基于matlab的采樣的運動規(guī)劃算法-RRT ￥35.9
基于matlab的采樣的運動規(guī)劃算法-RRT(Rapidly-exploring Random Trees)，3D和2D,原始的RRT算法中將搜索的起點位置作為根節(jié)點，然后通過隨機(jī)采樣增加葉子節(jié)點的方式，生成一個隨機(jī)擴(kuò)展樹，當(dāng)隨機(jī)樹的葉子節(jié)點進(jìn)入目標(biāo)區(qū)域，就得到了從起點位置到目標(biāo)位置的路徑。程序已調(diào)通，可直接運行。
六軸機(jī)械臂（帶抓手）運動學(xué)分析+軌跡規(guī)劃 ￥52
驗證了正運動學(xué)方程的正確性。
路徑規(guī)劃算法總結(jié)
作者根據(jù)自己本科和碩士階段的學(xué)習(xí)經(jīng)歷，整理歸納了所接觸過的規(guī)劃算法。
1.自主機(jī)器人近距離操作運動規(guī)劃體系
在研究自主運動規(guī)劃問題之前，首先需建立相對較為完整的自主運動規(guī)劃體系，再由該體系作為指導(dǎo)，對自主運動規(guī)劃的各項具體問題進(jìn)行深入研究。本節(jié)將根據(jù)自主機(jī)器人的思維方式、運動形式、任務(wù)行為等特點，建立與之相適應(yīng)的自主運動規(guī)劃體系。并按照機(jī)器人的數(shù)量與規(guī)模，將自主運動規(guī)劃分為單個機(jī)器人的運動規(guī)劃與多機(jī)器人協(xié)同運動規(guī)劃兩類規(guī)劃體系。
1.1
單個自主機(jī)器人的規(guī)劃體系
運動規(guī)劃系統(tǒng)是自主控制系統(tǒng)中主控單元的核心部分，因此有必要先研究自主控制系統(tǒng)和其主控單元的體系結(jié)構(gòu)問題。
自主控制技術(shù)研究至今，先后出現(xiàn)了多種體系結(jié)構(gòu)形式，目前被廣泛應(yīng)用于實踐的是分布式體系結(jié)構(gòu)，其各個功能模塊作為相對獨立的單元參與整個體系。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，基于多Agent的分布式體系結(jié)構(gòu)逐漸成為了主流，各功能模塊作為獨立的智能體參與整個自主控制過程，該體系結(jié)構(gòu)應(yīng)用的基本形式如圖1所示。
展開 軍用地面無人機(jī)動平臺技術(shù)發(fā)展綜述
3.2 運動規(guī)劃技術(shù)
可靠和數(shù)值高效的運動規(guī)劃算法是無人機(jī)動平臺導(dǎo)航技術(shù)的核心,也是體現(xiàn)無人機(jī)動平臺智能化水平的關(guān)鍵技術(shù)。單一環(huán)境下的運動規(guī)劃問題已經(jīng)很具有挑戰(zhàn)性,在復(fù)雜（城市與越野）環(huán)境下的無人機(jī)動平臺的運動規(guī)劃需要考慮更多的約束：平臺底盤的運動學(xué)、動力學(xué)約束、環(huán)境約束、擾動的操作環(huán)境、狀態(tài)空間的高度不確定性等等。與此同時,無人機(jī)動平臺通常行駛速度較高,而且需要適應(yīng)動態(tài)環(huán)境的特點要求運動規(guī)劃系統(tǒng)能夠在有限的時間里生成一條滿足運動學(xué)、動力學(xué)約束的無碰撞軌跡。從運動規(guī)劃系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框架來說,運動規(guī)劃算法可以分成全局運動規(guī)劃方法、局部運動規(guī)劃方法、分層式運動規(guī)劃方法。
基于計算機(jī)圖形學(xué)的全局運動規(guī)劃方法[65],由于其不可接受的計算復(fù)雜度[66],要求已知完備的環(huán)境信息、重規(guī)劃耗時等原因,不適用于解決實際應(yīng)用中帶時間約束的運動規(guī)劃問題。與全局運動規(guī)劃方法相比,局部運動規(guī)劃方法[67-68]更高效,不需要完備的環(huán)境信息,并且可以考慮車輛的非完整性約束和動力學(xué)約束,但是這種方法只使用了局部環(huán)境信息或是局部最優(yōu),極有可能使規(guī)劃算法陷入局部最小。考慮到純?nèi)趾头磻?yīng)式運動規(guī)劃方法的局限,一種分層式的運動規(guī)劃方法[13,20,69-70]被提出。這種分層式的規(guī)劃架構(gòu)由全局路徑規(guī)劃器和局部軌跡規(guī)劃器組成,全局路徑規(guī)劃器主要生成滿足運動學(xué)約束的無碰撞路徑,提供引導(dǎo)信息來防止車輛陷入困境,局部軌跡規(guī)劃器主要考慮車輛運動學(xué)、動力學(xué)約束和安全性約束生成可行、平滑、無碰撞的候選軌跡,根據(jù)目標(biāo)函數(shù)選取最合適的待執(zhí)行軌跡。分層式運動規(guī)劃方法近年來被大量使用并取得了很好的效果。
從采用的技術(shù)來看,應(yīng)用于無人機(jī)動平臺的運動規(guī)劃方法主要有：基于搜索的運動規(guī)劃方法和基于最優(yōu)控制的運動規(guī)劃方法。
展開 
詳解路徑規(guī)劃算法
主控單元由任務(wù)生成與調(diào)度、運動行為規(guī)劃和控制指令生成三層基本結(jié)構(gòu)組成，由任務(wù)生成與調(diào)度層獲得基本的飛行任務(wù)，經(jīng)過運動行為規(guī)劃層獲得具體的行為規(guī)劃，再由控制指令生成層得到最終的模塊控制指令，發(fā)送給其它功能Agent。各功能Agent發(fā)送狀態(tài)信息給主控單元的狀態(tài)檢測系統(tǒng)，狀態(tài)檢測系統(tǒng)將任務(wù)執(zhí)行情況和子系統(tǒng)狀態(tài)反饋回任務(wù)生成與調(diào)度層，以便根據(jù)具體情況對任務(wù)進(jìn)行規(guī)劃調(diào)整。當(dāng)遇到突發(fā)情況時，還可啟用重規(guī)劃模塊，它可根據(jù)當(dāng)時情況迅速做出反應(yīng)快速生成行為規(guī)劃，用以指導(dǎo)控制指令生成層得到緊急情況的控制指令。此外，地面控制系統(tǒng)在三個層次上都分別具有介入能力。圖2中，點劃線內(nèi)是主控單元全部模塊，虛線內(nèi)為運動規(guī)劃系統(tǒng)，包括運動行為規(guī)劃模塊和重規(guī)劃模塊，這也是運動規(guī)劃系統(tǒng)的主要功能。
圖2 主控單元基本結(jié)構(gòu)示意圖
明確了自主控制系統(tǒng)與其主控單元的基本結(jié)構(gòu)，以及運動規(guī)劃系統(tǒng)在主控單元中的基本功能，便可建立運動規(guī)劃系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)。運動規(guī)劃系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)如圖3所示，該系統(tǒng)由規(guī)劃器和重規(guī)劃器兩大執(zhí)行單元組成，分別承擔(dān)對飛行任務(wù)的一般規(guī)劃和對突發(fā)事件緊急處理的運動規(guī)劃。當(dāng)然，這兩部分也可理解為離線規(guī)劃與在線規(guī)劃兩種，離線規(guī)劃一般解決平時按部就班的飛行任務(wù)，在線規(guī)劃一般解決突然下達(dá)的飛行任務(wù)。除規(guī)劃器以外，系統(tǒng)還配有知識域模塊，用以利用特定語言描述相關(guān)知識。知識域包括行為域和模型域兩個部分，行為域用來存儲服務(wù)系統(tǒng)一般的運動行為描述和緊急情況下的一些運動行為方面的處理方法（如急停、轉(zhuǎn)向等），模型域用來存儲規(guī)劃所需模型知識，包括環(huán)境模型、組裝體模型、組裝任務(wù)對象模型和任務(wù)模型等等。
展開 無人機(jī)：復(fù)雜環(huán)境下高效自主地尋找路徑
而移動機(jī)器人核心技術(shù)之一的運動規(guī)劃（motion plannning）方向，人才更是緊缺！
越來越多的國內(nèi)院校開設(shè)機(jī)器人專業(yè)，諸多本科生和研究生迫切希望學(xué)習(xí)最新、最實用的planning算法原理，并應(yīng)用在工程中。盡管現(xiàn)在從事運動規(guī)劃方向的人數(shù)一直在增加，但是實際能夠達(dá)到公司要求的伙伴卻是少數(shù)。
這是為什么呢？
對于研究生，理論基礎(chǔ)相對扎實，但是由于缺少系統(tǒng)的運動規(guī)劃學(xué)習(xí)資料和實踐經(jīng)驗，在做項目遇到問題時很難解決，做出來的東西難以達(dá)到預(yù)期效果！
對于職場轉(zhuǎn)行者，盡管實踐經(jīng)驗豐富，但由于理論基礎(chǔ)知識體系不完備，在遇到實際問題時，往往也會捉襟見肘！
對于企業(yè)來說，多數(shù)移動機(jī)器人企業(yè)成立不久，在招聘時，更加傾向于選擇能夠直接參與到項目開發(fā)中的人才，從而為公司節(jié)省培訓(xùn)、時間等成本。
但國內(nèi)外鮮有系統(tǒng)講解運動規(guī)劃的教程，因此在眾多的學(xué)習(xí)者中鮮有契合公司需求的人才。
展開 淺談自動駕駛中的行為風(fēng)險識別
在這種思路下，自動駕駛的大腦工作由決策規(guī)劃模塊來完成
圖1. 自動駕駛系統(tǒng)中的決策規(guī)劃模塊分層結(jié)構(gòu)
如圖1所示，典型的決策規(guī)劃模塊可以分為三個層次。其中，全局路徑規(guī)劃（Route Planning）在接收到一個給定的行駛目的地之后，結(jié)合地圖信息，生成一條全局的路徑，作為為后續(xù)具體路徑規(guī)劃的參考；行為決策層（Behavioral Layer）在接收到全局路徑后，結(jié)合從感知模塊得到的環(huán)境信息（包括其他車輛與行人，障礙物，以及道路上的交通規(guī)則信息），以及從預(yù)測模塊得到的障礙物未來可能行駛軌跡信息，作出具體的行為決策（例如選擇變道超車還是跟隨）；最后，運動規(guī)劃（Motion Planning）層根據(jù)具體的行為決策，規(guī)劃生成一條滿足特定約束條件（例如車輛本身的動力學(xué)約束、避免碰撞、乘客舒適性等）的軌跡，該軌跡作為控制模塊的輸入決定車輛最終行駛路徑。
行為決策層的輸入輸出
通過上面的介紹我們已經(jīng)知道，機(jī)器大腦通過分層的方法來降低問題難度。在目前的技術(shù)發(fā)展階段，全局路徑規(guī)劃和運動規(guī)劃這兩個部分的方案已經(jīng)相對比較成熟。這一方面也是由于這兩層的任務(wù)目標(biāo)十分明確（我們的行駛目的地是確定的；運動規(guī)劃需要滿足的約束條件也是確定的）。
而在行為決策層，我們需要面對的則是一系列不確定性的輸入信息。
展開 應(yīng)用在線驗證技術(shù)防止自動駕駛汽車主動事故
然而，由于現(xiàn)實交通環(huán)境的特殊場景是無法窮舉的，這些技術(shù)不能確保嚴(yán)格的自主安全水平[3,4]，特別是在使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行運動規(guī)劃時[5]。
本文倡導(dǎo)將決策安全問題從“如何降低碰撞風(fēng)險”轉(zhuǎn)變到“如何通過在線驗證確保主動安全”，這是證明無人駕駛系統(tǒng)始終滿足安全規(guī)范的過程[6]。然而，在安全運動規(guī)劃的背景下，人工標(biāo)定或分類出所有不安全場景及自動駕駛汽車正確反應(yīng)是個一項繁瑣的任務(wù)[6]。雖然不能完全排除自動駕駛汽車發(fā)生事故的可能性（例如：當(dāng)后面的汽車故意追尾導(dǎo)致碰撞時），但主動引起的事故能夠而且應(yīng)該被消除。為了避免自動駕駛汽車主動引起事故的發(fā)生，我們可以對人類司機(jī)有什么要求呢？根據(jù)《維也納道路交通公約》（是全球78個國家的安全駕駛基礎(chǔ)），人類駕駛員“應(yīng)避免任何可能危及或妨礙交通的行為”[7]。受這些法律規(guī)則的啟發(fā)，本文要求在其他交通參與者執(zhí)行不違反交通規(guī)則的動態(tài)可行行為前提下，自動駕駛汽車的運動必須保持無碰撞，即“合法安全”（合法安全）[8][9]。
與相關(guān)工作相比，本文提出的方法考慮了其他交通參與者的所有合法行為以及自動駕駛汽車的無碰撞后備解決方案，可作為現(xiàn)有得到了目標(biāo)軌跡的運動規(guī)劃框架的安全層。本文提供以下三個關(guān)鍵特性：
1.在線評估：通過嚴(yán)格預(yù)測場景的所有合法未來演變，同時考慮測量不確定性，在自動駕駛汽車運行期間在線評估每種交通情況的安全性。與經(jīng)典測試方法相比，甚至可以處理具有任意道路幾何形狀和交通參與者數(shù)量的場景；
2.危險情況的安全操作：該方法確保自動駕駛汽車始終具有危險情況的安全軌跡，可以在指定的安全區(qū)域內(nèi)停止，作為發(fā)生危險情況時的后備計劃；
3.結(jié)構(gòu)化修正：無論提供的運動規(guī)劃框架如何，都可確保自動駕駛汽車運行始終符合合法安全。
展開 一文洞悉Python必備50種算法
相關(guān)閱讀：
使用閉合回路預(yù)測在復(fù)雜環(huán)境內(nèi)實現(xiàn)運動規(guī)劃
http://acl.mit.edu/papers/KuwataGNC08.pdf）
應(yīng)用于自動城市駕駛的實時運動規(guī)劃
http://acl.mit.edu/papers/KuwataTCST09.pdf
[1601.06326]采用閉合回路預(yù)測實現(xiàn)最優(yōu)運動規(guī)劃的基于采樣的算法
https://arxiv.org/abs/1601.06326
LQR-RRT*
這是個使用LQR-RRT*的路徑規(guī)劃模擬。
LQR局部規(guī)劃采用了雙重積分運動模型。
相關(guān)閱讀：
LQR-RRT*：使用自動推導(dǎo)擴(kuò)展啟發(fā)實現(xiàn)最優(yōu)基于采樣的運動規(guī)劃
http://lis.csail.mit.edu/pubs/perez-icra12.pdf
MahanFathi/LQR-RRTstar：LQR-RRT*方法用于單擺相位中的隨機(jī)運動規(guī)劃
https://github.com/MahanFathi/LQR-RRTstar
6.8 三次樣條規(guī)劃
這是段三次路徑規(guī)劃的示例代碼。
這段代碼根據(jù)x-y的路點，利用三次樣條生成一段曲率連續(xù)的路徑。
每個點的指向角度也可以用解析的方式計算。
6.9 B樣條規(guī)劃
這是段使用B樣條曲線進(jìn)行規(guī)劃的例子。
輸入路點，它會利用B樣條生成光滑的路徑。
第一個和最后一個路點位于最后的路徑上。
展開 基于決策規(guī)劃模型的車輛軌跡預(yù)測學(xué)習(xí)方法
此外，最近的一些著作引入了新的規(guī)劃-預(yù)測耦合框架，通過考慮自車的意圖[31]和運動規(guī)劃進(jìn)行周圍車輛軌跡的條件預(yù)測[35,33]。由于強(qiáng)調(diào)提高點級預(yù)測精度，所有這些基于學(xué)習(xí)的工作都依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理復(fù)雜的交通環(huán)境，但不能確保在軌跡生成上施加真實的物理約束。也有文獻(xiàn)將兩軸車輛運動學(xué)模型[28]嵌入輸出層，以保證運動軌跡可行，但環(huán)境可行性仍未得到保證。
本研究受流行的基于采樣的車輛運動規(guī)劃范例[39,40]的啟發(fā)，該范例對受明確數(shù)學(xué)模型約束的多條軌跡進(jìn)行采樣，然后根據(jù)預(yù)定義的評分函數(shù)選擇最佳軌跡。因此我們以預(yù)測目標(biāo)實時狀態(tài)和道路環(huán)境信息為信息輸入，采用基于數(shù)學(xué)模型的運動規(guī)劃器來生成預(yù)測軌跡集。然后，將基于學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)任務(wù)簡化為地圖環(huán)境信息與交通參與者的交互關(guān)系建模，并依此對軌跡集的可行軌跡進(jìn)行排序。通過這種方式，我們創(chuàng)新性的兩階段架構(gòu)充分利用了基于數(shù)學(xué)模型的規(guī)劃和基于學(xué)習(xí)的預(yù)測，在處理復(fù)雜交互時兼顧滿足交通環(huán)境和運動學(xué)約束。
建模地圖環(huán)境信息與交通參與者的交互關(guān)系對于預(yù)測是至關(guān)重要的。Benz[44]的經(jīng)典工作是在地圖信息約束下預(yù)測駕駛行為。首先將每個目標(biāo)與其相應(yīng)的可達(dá)路徑關(guān)聯(lián)起來，然后根據(jù)目標(biāo)的狀態(tài)和地圖拓?fù)湫畔⒅苯由筛欘A(yù)測軌跡。然而，它不能捕捉廣泛存在于交互驅(qū)動場景中的多智能體交互。為了更好地從道路環(huán)境和交通參與者中獲取信息，許多基于學(xué)習(xí)的工作[8,11,26]通過把交通實體表現(xiàn)為不同的顏色或強(qiáng)度，將原始輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為柵格化圖像，使其能夠利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行編碼。最近的研究[14,22,41]提出使用向量化的場景上下文作為節(jié)點來構(gòu)建圖，然后使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理。向量化表示更明確地利用了高清地圖信息，提高了預(yù)測精度。
展開 基于SLAM的機(jī)器人的自主定位導(dǎo)航解析
二、路徑規(guī)劃
那么，機(jī)器人利用SLAM技術(shù)得到了有效的空間信息后，它是怎樣實現(xiàn)路徑規(guī)劃的？SLAM和路徑規(guī)劃之間關(guān)系是怎樣的？
實際上，SLAM算法本身只是完成了機(jī)器人的定位和地圖構(gòu)建兩件事情，與我們說的導(dǎo)航定位并不是完全等價的。這里的導(dǎo)航，其實是SLAM算法做不了的。它在業(yè)內(nèi)叫做運動規(guī)劃(Motion Planning)。
運動規(guī)劃是一個很大的概念，從機(jī)械臂的運動、到飛行器的飛行，再到這里我們說的掃地機(jī)的清掃路徑規(guī)劃，都是運動規(guī)劃的范疇。
我們先談?wù)勧槍叩貦C(jī)這類輪式機(jī)器人的運動規(guī)劃。這里所需的基礎(chǔ)能力就是路徑規(guī)劃，也就是一般在完成SLAM后，要進(jìn)行一個叫做目標(biāo)點導(dǎo)航的能力。通俗的說，就是規(guī)劃一條從A點到B點的路徑出來，然后讓機(jī)器人移動過去。
1.全局規(guī)劃
要實現(xiàn)這個過程，運動規(guī)劃要實現(xiàn)至少兩個層次的模塊，一個叫做全局規(guī)劃，這個和我們車載導(dǎo)航儀有一點像，它需要在地圖上預(yù)先規(guī)劃一條線路，也要有當(dāng)前機(jī)器人的位置。這是由我們的SLAM系統(tǒng)提供出來的。行業(yè)內(nèi)一般會用叫做A*的算法來實現(xiàn)這個過程，它是一種啟發(fā)式的搜索算法，非常優(yōu)秀。
展開 
無人機(jī)的“5S”都需要解決哪些底層技術(shù)
無人機(jī)確定當(dāng)前運動狀態(tài)的過程叫做定位。
3、Where am I going? 無人機(jī)在環(huán)境中確定下一個運動目標(biāo)位置的過程稱為運動決策。
4、How do I get there? 在知道起點和終點的情況下，無人機(jī)規(guī)劃如何到達(dá)目標(biāo)的方法被稱為運動規(guī)劃。
無人機(jī)在未知復(fù)雜環(huán)境中的自主飛行問題主要有兩個難點，一方面環(huán)境中存在不利于飛行控制的外部干擾，另一方面無人機(jī)缺少對環(huán)境的先驗信息，需要在運動過程中建立環(huán)境地圖以滿足位姿估計和運動規(guī)劃的需要。此時，上述幾個問題將彼此關(guān)聯(lián)，構(gòu)成一個整體。其中定位與地圖創(chuàng)建是自主導(dǎo)航中最基本的問題。依賴于具有足夠精度的環(huán)境地圖，而創(chuàng)建地圖又以準(zhǔn)確定位為基礎(chǔ)。因此，定位與地圖創(chuàng)建彼此依賴、不可分離，是未知環(huán)境自主導(dǎo)航中的“雞和蛋”的問題。為此，研究人員在機(jī)器人科學(xué)中針對未知環(huán)境的導(dǎo)航問題提出了同時定位與地圖創(chuàng)建（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM）概念。為了獲得全局一致的運動狀態(tài)和地圖估計，SLAM算法往往計算緩慢，無法滿足無人機(jī)飛行控制中狀態(tài)反饋的需要。因此在實際應(yīng)用中，SLAM算法需要與高輸出頻率的快速運動增量估計方法（或稱局部位姿估計方法）相結(jié)合。針對未知環(huán)境探索的任務(wù)，運動決策和運動規(guī)劃問題關(guān)系緊密，可予以合并。此外，控制系統(tǒng)受到環(huán)境中的位置擾動影響，需要研究無人機(jī)在存在外部干擾情況下的控制問題。
以系統(tǒng)框圖形式描述了無人機(jī)在未知復(fù)雜環(huán)境中自主導(dǎo)航和飛行控制問題的整體框架。框架包含五個主要部分：姿態(tài)控制、快速導(dǎo)航方法、SLAM算法、運動決策與規(guī)劃以及軌跡跟蹤，上述五個部分構(gòu)成一個完整回路。其中快速導(dǎo)航方法根據(jù)傳感器獲得的無人機(jī)運動相關(guān)信息和環(huán)境信息估計運動增量，SLAM算法在此基礎(chǔ)上計算全局狀態(tài)和地圖。兩種估計方法通過簡單的坐標(biāo)變換即可得到以較高頻率輸出的全局運動狀態(tài)估計。
展開 狹窄環(huán)境下帶有多拖車的牽引車軌跡規(guī)劃的統(tǒng)一方法
隨著無人駕駛技術(shù)的發(fā)展，牽引車-拖車系統(tǒng)的運動規(guī)劃問題引起了重視。傳統(tǒng)的運動規(guī)劃方法包括圖搜索算法、基于采樣的算法、最優(yōu)控制算法等等，但是由于牽引車-拖車系統(tǒng)存在欠驅(qū)動約束和非完整約束高度耦合的復(fù)雜情況，導(dǎo)致一般運用于普通車輛上的運動規(guī)劃算法無法處理該系統(tǒng)的規(guī)劃問題。本文提供了利用最優(yōu)控制的方法，將牽引車-拖車系統(tǒng)的運動規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為一個最優(yōu)控制問題，為了簡化數(shù)值求解過程，文中提出了一種自適應(yīng)同倫熱啟動方法，提高了求解效率和成功率，成功解決了該復(fù)雜系統(tǒng)的運動規(guī)劃問題。
本文譯自：
Trajectory Planning for a Tractor with Multiple Trailers in Extremely Narrow Environments: A Unified Approach *
文章來源：
2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
作者：
Bai Li, Youmin Zhang, Tankut Acarman, Qi Kong, Yue Zhang
原文鏈接：
https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8793955
摘要：
由于牽引-拖車系統(tǒng)的車輛運動學(xué)是由欠驅(qū)動約束和非完整約束高度耦合而構(gòu)成的，因此對牽引-拖車系統(tǒng)的軌跡規(guī)劃具有挑戰(zhàn)性。目前流行的適用于剛體車輛的基于抽樣或搜索的規(guī)劃方法無法處理牽引車-拖車系統(tǒng)的情況。這項工作旨在處理小環(huán)境中的一般n個拖車的情況。為此，提出了一個有利于精確、直觀和統(tǒng)一的最優(yōu)控制問題。
展開 基于模仿學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)械臂運動技能獲取
運動規(guī)劃庫、Matlab、pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架等組成。設(shè)置了堆疊積木任務(wù)和 Pick and Place任務(wù)，驗證了本文RGBD-ID 方法、模仿學(xué)習(xí)模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型用于機(jī)械臂獲取運動技能的有效性和可行性。
圖3 機(jī)器人堆積木模仿學(xué)習(xí)過程
3、研究結(jié)論
針對機(jī)器人智能化的需求，進(jìn)行了基于模仿學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)械臂運動技能獲取的研究。提出了一種人-圖像交互式示教方法，一種基于 LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模仿學(xué)習(xí)框架，開展了機(jī)械臂強(qiáng)化學(xué)習(xí)獲取技能的工作。針對工作過程中出現(xiàn)的問題，不斷遞進(jìn)的提出解決方案。最終，通過堆疊積木任務(wù)和 Pick and Place 任務(wù)驗證了方法的有效性，提高了機(jī)械臂的學(xué)習(xí)能力。
展開 自動駕駛前沿綜述：基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自動駕駛算法
這是通過語義分割、運動估計、深度估計、污點檢測等幾種感知任務(wù)的組合來實現(xiàn)的，這些任務(wù)可以有效地統(tǒng)一成一個多任務(wù)模型。
多視角相機(jī)融合的鳥瞰圖
2.2 場景理解（Scene Understanding）
該模塊的作用是將感知模塊獲得的信息映射到高級動作或決策層。該模塊旨在提供對場景的更高層次的理解，通過融合異構(gòu)傳感器源（如激光雷達(dá)、相機(jī)、雷達(dá)、超聲波），抽象和概括場景信息，為決策制定提供簡化的信息。
2.3 定位和建圖（Localization and Mapping）
定位和建圖技術(shù)，又稱 SLAM 是自動駕駛的關(guān)鍵技術(shù)之一。由于問題的規(guī)模，傳統(tǒng)的 SLAM 技術(shù)通過語義對象檢測得到增強(qiáng)，以實現(xiàn)可靠的消歧。此外，局部高清地圖（HD maps）可以用作物體檢測的先驗。
2.4 規(guī)劃和推動策略（Planning and Driving Policy）
軌跡規(guī)劃是自動駕駛中的關(guān)鍵模塊，在高清地圖或基于 GPS 的地圖上計劃路線，并引導(dǎo)代理生成運動層的命令。經(jīng)典運動計劃會忽略環(huán)境動態(tài)和差分約束，因此類似于 A* 算法之類的基于 Djisktra 的算法在此問題中并不適用。而快速探索隨機(jī)樹（RRT）通過隨機(jī)采樣和無障礙路徑生成來探索配置空間。目前有多種版本的 RRT 被用于自動駕駛管道中的運動規(guī)劃。
2.5 控制（Control）
這是最底層的運動控制，即汽車的加速加速，方向盤的轉(zhuǎn)動角度，以及剎車。
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