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,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,机 器 人 规 划,一,二,请在这里输入您的主要叙述内容,整体,概述,三,请在这里输入您的主要,叙述内容,请在这里输入您的主要叙述内容,内容提纲,一、运动规划的基本问题,二、规划的一般涵义,三、运动规划问题和算法的特征,四、运动规划的应用,五、本课程的主要内容,六、实验课安排,七、课程进度与成绩评定,八、练习,一、运动规划的基本问题,1.1 为什么需要运动规划,运动规划（Motion Planning）是Agent计算自己的运动达到特定目标的能力。,1.1 为什么需要运动规划,运动规划（Motion Planning）是Agent计算自己的运动达到特定目标的能力。,1.2 运动规划技术的进展,机器人爬楼梯,机器人在栏杆中爬行,清洁飞机引擎的机器人,游戏角色,1.3 钢琴搬运工问题,该过程的运动限制是？,1.4 汽车组装问题,该过程的运动限制是？,这个问题困难么？,1.4 带有感知的运动规划,Plan,Move,Sense,1.5 带有感知的运动规划,Goal,1.6 运动规划解答的问题,计算“运动策略”（Motion Strategies）,几何路径（G,eometric Paths）,以时间为参数的轨迹（Trajectory）,基于感知器的命令序列（Sequence of Commands）,以完成任务,在不碰撞障碍物的情况下到达位置A,装配产品P,建立建筑物E的地图,运动规划：在机器人运动之前，根据机器人的当前位姿和期望位姿，制定它的运动路径或者轨迹的过程。,1.7 运动规划问题的抽象模型,Valid region,（自由区）,Forbidden region,（禁区）,1.7运动规划问题的抽象模型,Valid region,Forbidden region,两点之间是否存在一条连通的路径？,例如:,与障碍物碰撞,某个物体不可见,Agent在该处不稳定,1.8 配置空间(Configuration Space),建立配置空间的困难:,几何学上的复杂度,空间的维数,配置空间：在给定约束条件下，机器人可达的空间点的集合。该集合用C表示,1.连续的配置空间,2.离散化,3.在离散后的配置空间上执行路径搜索,C-space,Sampling-based,Criticality-based,基于配置空间的路径规划方法,二、规划的一般涵义,2.1 规划（Planning）,Agent在行动之前的计划过程,输入,情况描述：客观世界、约束条件,初始条件：Agent的位置在北京，,目标：Agent的位置在武汉,输出,解决方案（Plan）,2.2 各种规划问题,不同研究领域中的规划,数学：数学规划,研究对象是计划管理工作中有关安排和估值的问题，解决的主要问题是在给定条件下，按某一衡量指标来寻找安排的最优方案。,机器人学：运动规划（Motion Planning）,Agent采用,连续,的,运动（motion）,完成任务,人工智能：智能规划（AI Planning）,Agent采用,离散,的,动作（action）,完成任务,本课程讨论“机器人学”中的“运动规划”问题,三、运动规划问题和算法的特征,3.1 运动规划问题的类型,按照规划解的形式分类,路径规划（Path Planning）,输出的规划解的形式为:0,1C,轨迹规划（Trajectory Planning）,输出的规划解的形式为:0,TC，其中T是时间值。,命令规划（Command Planning）,3.1 运动规划问题的类型,按照可控制的自由度分类,完整约束规划（Holonomic Constraints）,在规划问题中，可控制的变量数目等于Agent的自由度,非完整约束规划（Nonholonomic Constraints）,在规划问题中，可控制的变量数目小于Agent的自由度,3.1 运动规划问题的类型,其它分类,运动的障碍物,可移动的障碍物,多Agent,建模、感知、控制中存在不确定性,目的在于通过感知器获取信息来：建模建筑物，寻找、追踪物体，探伤,从事科学研究的切入点之一,从事科学研究的切入点之一,3.2 规划算法的特征,完备性（Completeness）,完备：对于任一规划问题，如果该问题存在解，算法就给出解，则称该算法是完备的。,不完备的：对于某些有解的规划问题，算法未给出解，则称该算法是不完备的,相对于分辨率是完备的：对配置空间使用一定的方式进行“离散化”，如果算法对于“离散化”后的规划问题是完备的，则称该算法相对于这种离散化方式是完备的。,效率（Efficiency）,最优性（Optimality）,如果规划算法能给出给定规划任务的最优解，则称该算法是最优的。,从事研究的切入点之二,四、运动规划的应用,机器人运动规划具有较多的应用领用，下面列举了其中的一部分。,4.1 类人机器人（Humanoid Robots）,4.2 月球车,4.3 攀爬机器人,4.4 操纵可变形物体,任务的目标由拓扑形式定义,4.5 数字角色,A Bugs Life(Pixar/Disney),Toy Story(Pixar/Disney),Tomb Raider 3(Eidos Interactive),Final Fantasy VIII(SquareOne),The Legend of Zelda(Nintendo),Antz(Dreamworks),4.5 数字角色,4.6 制作未知建筑的地图,Where to move next?,4.7 放射外科手术的规划,射线刀(更加准确),4.8 建筑物设计的合理化验证,9-inch turning radius,24-inch turning radius,4.9 逃生方式的模拟,主逃生路径,次逃生路径,潜在的拥挤区域,4.10 自主泊车,五、本课程的主要内容,几何学基础,移动式机器人（Mobile Robot）,基于网格模型的路径规划算法,Dijkstra算法及其变型,A*算法及其变型,关节式机器人（Articulated Robot）,基于多项式曲线的路径规划算法,提问与解答环节,Questions and answers,添加标题,添加,标题,添加,标题,添加标题,此处结束语,点击此处添加段落文本,.,您的内容打在这里，或通过,复制您的文本后在此框中选择粘贴并选择只保留文字,谢谢聆听,THANK YOU FOR LISTENING,演讲者：,XX,时间：,202X.XX.XX,
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