Motion Planning for Mobile Robots: A Review
该论文是移动机器人运动规划领域的综合性综述，系统梳理了运动规划的原理、算法和在各类移动机器人中的应用。运动规划是移动机器人自主导航的核心技术，旨在在有障碍物的环境中找到从起点到终点的无碰撞路径，在自动驾驶、服务机器人、工业AGV、无人机、移动操作机器人等领域有广泛应用。论文将运动规划方法分为五大类：1）基于图搜索的方法，包括Dijkstra、A*、D*、Lifelong Planning A*等；2）基于采样的方法，包括RRT、RRT*、PRM、BIT*等；3）基于优化的方法，包括梯度下降、CHOMP、TrajOpt、GPMP等；4）基于反应式的方法，包括人工势场法、矢量场直方图、动态窗口法等；5）基于学习的方法，包括强化学习、模仿学习、端到端学习等。论文详细讨论了全局规划与局部规划、多机器人路径规划、动态环境规划、不确定性规划、运动学与动力学约束等关键技术，以及在自动驾驶、服务机器人、工业AGV、无人机等场景的应用。该综述引用超过1000次，是移动机器人运动规划领域的重要参考资料。
主体信息
该论文是移动机器人运动规划领域的综合性综述，系统梳理了运动规划的原理、算法和在各类移动机器人中的应用。运动规划是移动机器人自主导航的核心技术，旨在在有障碍物的环境中找到从起点到终点的无碰撞路径，在自动驾驶、服务机器人、工业AGV、无人机、移动操作机器人等领域有广泛应用。论文将运动规划方法分为五大类：1）基于图搜索的方法，包括Dijkstra、A*、D*、Lifelong Planning A*等；2）基于采样的方法，包括RRT、RRT*、PRM、BIT*等；3）基于优化的方法，包括梯度下降、CHOMP、TrajOpt、GPMP等；4）基于反应式的方法，包括人工势场法、矢量场直方图、动态窗口法等；5）基于学习的方法，包括强化学习、模仿学习、端到端学习等。论文详细讨论了全局规划与局部规划、多机器人路径规划、动态环境规划、不确定性规划、运动学与动力学约束等关键技术，以及在自动驾驶、服务机器人、工业AGV、无人机等场景的应用。该综述引用超过1000次，是移动机器人运动规划领域的重要参考资料。