Exploring Robot Trajectory Planning -- A Comparative Analysis of Algorithms And Software Implementations in Dynamic Environments

轨迹规划是现代先进机器人中至关重要的一个词汇。它是一种为机器人生成平稳可行路径的方式，该过程主要考虑了速度、加速度和加加速度等多个因素来生成路径。该过程涉及了机器人如何在适宜环境下跟随所需的运动路径。轨迹规划广泛应用于汽车工业机器人、机械臂和移动机器人中，是运动控制系统的基本组成部分。它可以执行像拾取和放置操作、装配、焊接、喷涂、路径跟踪和避障等任务。本文介绍了轨迹规划算法及其在复杂和动态环境中关键软件元素的工作策略的比较分析。适应性和实时分析是轨迹规划中最常见的问题。本文主要关注于对这些不可预测环境的更好理解。

论文旨在比较轨迹规划算法及其在复杂和动态环境下的关键软件元素的工作策略，以解决轨迹规划中的适应性和实时性问题。

论文比较了不同的轨迹规划算法，并提出了一种适用于复杂和动态环境的算法，该算法结合了多种技术，如模型预测控制和遗传算法。

论文设计了实验来验证算法的性能，使用了不同的数据集，并开源了代码。此外，论文还提出了一些值得深入研究的问题，如如何在更大的环境中使用该算法。

最近的相关研究包括：'A Survey of Motion Planning and Control Techniques for Self-driving Urban Vehicles'，'Real-time Trajectory Planning for Autonomous Urban Driving: Framework, Algorithms, and Verifications'，'A Comparative Study of Trajectory Planning Algorithms for Autonomous Driving'。