Motion planning
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关于
运动规划是机器人学与人工智能中的核心技术领域，旨在为机器人或智能体计算从起始状态到目标状态的可行路径或运动序列，同时满足避障、运动学约束及时间效率等要求。其研究对象涵盖机械臂、移动机器人、自动驾驶车辆等多种系统。 在具体方法上，运动规划涵盖多种经典算法：人工势场法通过引力与斥力引导机器人绕障运动；概率路图（PRM）与快速随机扩展树（RRT）等采样型算法能够高效处理高维构型空间问题；A*等图搜索算法适用于离散网格环境；CHOMP等基于梯度优化的方法则可生成平滑轨迹。 运动规划之所以至关重要，在于它是机器人实现自主性的基础——无论是工业机械臂的精确操作、服务机器人的室内导航，还是无人车的户外行驶，都依赖高效可靠的规划算法。随着应用场景日趋复杂，实时性、最优性与鲁棒性的综合提升仍是该领域持续研究的核心挑战。
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最高引用论文
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Real-time obstacle avoidance for manipulators and mobile robots
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Real-Time Obstacle Avoidance for Manipulators and Mobile Robots
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Sonar-based real-world mapping and navigation
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Howie Choset
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