PRM路径规划：高效避障的随机采样策略

PRM算法（概率路图法）通过在构型空间中随机采样节点，并连接无碰撞的相邻节点构建路径图，从而有效地解决高维空间中的路径规划问题。它具有以下优势：

  • 复杂度与场景规模无关：PRM算法的复杂度主要取决于路径寻找的难度，而与环境大小和构型空间维数关系不大，使其能够处理复杂场景。
  • 无需精确建模障碍物：PRM算法通过随机采样和碰撞检测来判断障碍物，避免了对障碍物进行精确建模的繁琐过程。
  • 适用于复杂约束：PRM算法能够有效解决具有复杂运动动力学约束的路径规划问题。

PRM算法主要分为两个阶段：

  • 离线学习阶段：在构型空间中随机采样大量的节点，检查节点之间是否存在碰撞，并连接无碰撞的相邻节点，构建路标地图。
  • 在线查询阶段：利用启发式搜索算法，根据起始点、目标点和路标地图信息，搜索出一条可行的路径。

尽管PRM算法具有诸多优势，但它也存在一些局限性：

  • 效率受限于障碍物密度：当环境中障碍物密集或存在狭窄通道时，PRM算法的效率会降低，因为需要进行大量的碰撞检测和路径搜索。

PRM算法的应用场景

PRM算法适用于各种机器人路径规划场景，例如：

  • 移动机器人导航
  • 机械臂运动规划
  • 无人机路径规划
  • 虚拟角色运动控制

PRM算法的扩展

PRM算法可以与其他路径规划算法结合使用，例如：

  • *PRM：通过增加节点连接策略，提高路径质量和效率。
  • Lazy-PRM：按需扩展路标地图，减少离线计算量。
  • Hybrid-PRM：结合其他路径规划方法，例如A*算法，提高搜索效率。