做路径规划时如何处理近似状态?

人工智能 强化学习 机器人技术 路径规划 控制理论
2021-10-28 00:44:47

如果有人对实现基于网格的路径规划算法感兴趣,则需要考虑这样一个事实,即您的网格点永远不会代表机器人的真实状态。

这是如何处理的?

假设我们正在使用基于网格的控件一侧的搜索进行路径规划,以获取所需的网格位置作为输出状态。

您将如何处理实际起始位置与离散化起始位置之间的差异?

我知道通常您可以改用 MPC,它使用某种类型的非线性求解器不断重新计算最佳路径,但假设我们不这样做 - 假设我们将自己限制为仅进行网格搜索并假设在每次操作后状态机器人必须被认为是生活在一个特定的网格点。

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