algorithm - RRT 的随机配置生成

Question

我正在为快速探索树木以进行机械臂运动编写代码。我有两个疑问

i) 我必须使用什么距离度量来查找图中最近的节点？如果是欧几里得距离，我该如何计算它，因为机器人的每个手臂配置中有两个链接，我不知道在这种情况下如何找到欧几里得距离。 如果 ABC 是树中最接近 ADE 的配置，我如何找到 ADE 和 ABC 之间的距离？

ii) 我如何为目标生成随机配置，因为即使经过 5000 次迭代，我的随机配置似乎也从未达到目标。

提前致谢。

Answer 1

两个旋转关节臂的距离度量

RRT 对您选择的（伪）指标非常稳健，但是如果您有一些不是特别好的东西，树的质量（以及因此路径）会受到影响。为了获得良好的整体性能，度量函数应该很快，所以在你转向更复杂的东西之前，我肯定会尝试更简单的东西。

在机器人手臂的情况下，许多指标是可能的。也许最简单的方法就是在两种配置中使用末端执行器之间的欧几里得距离。如果您正在测试计划算法，您几乎肯定必须已经让这个工作。

如果您拥有系统的完整动态模型，那么基于将手臂从一种配置移动到另一种配置所需的能量的其他指标可能会表现得更好。

基于在关节处扫出的（关节局部）角度的其他指标，可以通过评估来自逆运动学求解器的路径得出，这可能是可以接受的——但我在实践中没有尝试过。这也可能是了解您是否需要实现连接配置功能的有用技术。

提高收敛性

一旦你的度量函数正常工作，RRT 应该就可以工作了。但是，在实践中，您几乎总是需要在目标配置附近进行过采样，以鼓励算法利用在树构建阶段的其余部分完成的工作。最常见的是，您通过以大约 5% 的概率对目标配置状态进行采样来做到这一点。