AI 詞彙表

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配置空间 (C-space)

表示机器人所有可能位置的数学表示，其中每个点对应一个唯一的构型，包括位置和方向。配置空间将障碍物转换为禁止区域，从而简化轨迹规划。

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A* (A星)算法

基于启发式的最优路径搜索算法，它评估从起点到节点的总成本加上到目的地的估计成本。它保证找到最短路径，同时高效地探索搜索空间。

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PRM (概率路图)

多查询规划技术，在查询阶段之前在配置空间中构建无碰撞路径图。然后通过将起点和终点连接到预计算网络来找到路径。

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路径平滑

后处理过程，优化规划算法生成的原始轨迹，减少其长度并改善流畅性。它消除急剧的方向变化，同时保持避障。

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基于采样的规划

通过随机采样配置空间而不是系统性探索来解决轨迹规划问题的算法族。这种方法特别适用于高维空间。

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状态栅格规划

将连续状态空间离散化为运动学可行机动网络的规划方法。它保证生成的轨迹符合机器人的非完整运动约束。

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D* (动态A*)

自适应规划算法，当环境动态变化时能够有效重新规划。它修改图中边的成本，而无需完全重建路径。

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杜宾斯路径

具有最小转弯半径、恒定速度移动车辆的最优几何曲线，由圆弧和直线段组成。广泛用于非完整车辆的轨迹规划。

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随时规划

一种规划策略，它能快速提供一个次优解，然后在可用的时间内逐步改进该解。这些算法在具有严格时间限制的机器人应用中尤其有用。

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维诺图

一种几何数据结构，根据到障碍物的距离将空间划分为区域，创建出一条最大化与障碍物距离的路径骨架。它用于生成安全且稳健的轨迹。

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里兹-谢普曲线

杜宾曲线的一种扩展，允许倒车，为可以改变方向的车辆提供最优路径。这些曲线对于具有后退能力的移动机器人轨迹规划至关重要。

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Theta*算法

A*算法的一种变体，允许在不穿越障碍物的情况下，在非相邻节点之间建立直接连接，从而生成更短、更自然的路径。它结合了网格搜索的效率与任意角度路径的灵活性。

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基于间隙的规划

一种规划方法，优先选择最大化与障碍物距离的轨迹，以增加对定位和建模不确定性的鲁棒性。该方法将安全裕度作为主要的优化标准。