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路径规划

多视角拍摄点云融合，构建完整的3D模型，根据实际的应用生成机器人执行路径。


应用

根据真实环境，可自动生成机械臂运动路径，在运动中实现障碍物躲避和防碰撞功能，适配国内外主流机械臂。


智能路径规划方法
  1. 基于模糊逻辑的路径规划。模糊逻辑避障是一种仿人控制过程，其原理就是根据总结的规则确定输出值。该方法最大的特点是参考人的驾驶经验，计算量不大，易做到边运动边规划，能够满足实时性要求并克服了势场法的局部最优的问题。其缺点是人的经验也不一定是完备的；输入量增多时，推理规则和模糊表会急剧膨胀。
  2. 基于神经网络方法的路径规划。路径规划是感知空间到行为空间的一种映射。映射关系可以用不同的方式表示，但很难用精确地数学方程表示。而神经网络巧妙地避开了这一难题，通过其网络的自学习来达到建立精确模型的目的。缺点是：典型样本获得难度较大，网络训练速度不一，学习机制会有缺陷。
  3. 基于遗传算法的路径规划。以自然遗传机制和自然选择等生物进化理论为基础，构造了一类随机化搜索算法。他利用选择、交叉和变异等遗传操作来培养控制机构的计算过程，在某种程度上对生物进化过程做数学方式的模拟。其特点为：对参数的编码进行操作而不是参数本身；作为并行算法，在某种程度上适用于全局搜索；是用的是随机搜索过程；对于待优函数基本上没有任何要求，只利用适应度信息。缺点是：运算速度不快进行众多的规划要占用较大的存储空间和运算时间；有时候会提前收敛。
未来发展
  1. 先进路径规划算法的改进。任何一种算法在实际应用过程中都要而对诸多困难，特别是自身的局限性。例如：A*算法作为一种启发式搜索算法具有鲁棒性好，快速响应的特点，但是应用于实际中还是存在弊端，对于A*算法应用于无人机航迹规划时的弊端，李季等提出了改进A*算法，解决了A*算法难以满足直飞限制并且有飞机最小转弯半径等约束的局限性这一问题。
  2. 路径规划算法的有效结合（即混合算法）。任何的单一路径规划算法都不可能解决所有实际应用中的路径规划问题，特别是在而对交叉学科的新问题时，研究新算法的难度大，路径规划算法间的优势互补为解决这一问题提供了可能。对于多空间站路径规划问题，金飞虎等把蚁群算法和神经网络方法相结合解决了这一问题，并避免了单纯运用神经网络算法时出现的局部最小问题。
  3. 环境建模技术和路径规划算法的结合。而对复杂的二维甚至三维连续动态环境信息时，算法所能做的是有限的，好的建模技术和优秀路径规划算法相结合将成为解决这一问题的一种方法。如栅格法和蚁群算法的结合， C空间法和Dijkstra算法的结合等。
  4. 多智能体并联路径规划算法设计。随着科学技术的应用发展，多智能体并行协作己经得到应用。其中，多机器人协作和双机械臂协作中的路径冲突问题日渐为人们所关注，如何实现其无碰路径规划将成为日后研究的热点之一。


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