机器人的运动规划如何与路径规划相结合?
路径规划
路径规划是机器人找到从起点到终点的最短路径的过程。它通常使用启发式函数，例如曼哈顿距离或曼哈顿时间，来评估路径的长度。路径规划算法可以从各种起点和目标位置开始，并考虑各种约束条件，例如速度限制、避开障碍物等。
运动规划
运动规划是机器人在路径规划的基础上完成的特定运动的计划。它需要考虑机器人的物理限制，例如速度、加速度、翻转能力等。运动规划算法可以从各种路径规划结果中选择最适合的运动计划，并考虑各种目标，例如运动速度、效率、安全性等。
路径规划与运动规划的结合
路径规划和运动规划是机器人运动规划的关键步骤。路径规划确定了机器人的运动路径，而运动规划则根据路径规划结果确定了机器人的运动计划。
路径规划与运动规划的结合方法
- 基于地图的路径规划和运动规划：基于地图的路径规划首先生成一条从起点到终点的路径，然后根据路径规划的结果生成机器人的运动计划。
- 基于模型的路径规划和运动规划：基于模型的路径规划首先生成一条从起点到终点的路径，然后根据模型的物理限制生成机器人的运动计划。
- 混合式路径规划和运动规划：混合式路径规划和运动规划结合了基于地图和基于模型的两种方法，以获得更高的准确性和效率。
总结
路径规划和运动规划是机器人运动规划的关键步骤，它们结合在一起可以获得更准确、更有效的运动计划。
