参考学习资料：
机器人的运动规划（motion planning）包括路径规划（path planning）和轨迹规划（trajectory planning）。
路径规划就是在给定起点位置、终点位置及规划环境的条件下规划出满足某种约束条件的机器人运动路径，比如最短路径，无碰撞路径等。这里的路径是不含时间变量的机器人位置曲线，如路径被描述为。
轨迹规划就是根据作业任务要求计算出满足约束条件的机器人运动轨迹。这里的轨迹是包含时间变量的机器人运动曲线，机器人的运动轨迹受到位置、速度、加速度及时间变量的约束。显然，机器人的运动轨迹比路径具有更多的约束变量，也更具体。
一、路径规划简介：
机器人的路径规划一般是在机器人的操作空间中进行的，例如在给定环境下为机器人（移动机器人或机械臂）规划出一条安全的无碰撞路径。根据可利用的环境信息完备性的不同，机器人的路径规划又分为全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划一般是基于静态环境的全局信息规划出静态的全局安全路径，全局路径规划一般也称为离线规划或静态规划。局部路径规划一般是基于机器人周围的局部环境地图并结合传感器实时采集的信息规划出机器人的动态局部安全路径，局部路径规划又称为在线规划或动态规划。如果机器人要在大的空间范围内运动，一般需要采用全局路径规划与局部路径规划相结合的方式。
二、路径规划算法：
机器人的路径规划主要包括环境建模、路径搜索、路径平滑三部分内容。环境建模的目的是建立一个计算机进行路径规划计算能够使用的数字化环境模型，即将实际环境的物理空间表示成算法能够处理的数字模型空间。路径搜索是在环境模型的基础上应用搜索算法寻找出一条可行路径，并使某种性能函数取得最优值。有时通过相应算法搜索出的路径不一定是机器人的可行走路径，因此需要对路径进行处理与平滑。
1、全局路径规划：
机器人的全局路径规划方法主要有栅格法、C空间法、Voroni图法、拓扑法和概率路径图法等。
①栅格法：栅格法是目前研究和应用非常广泛的一种移动机器人路径规划方法。栅格法实际上是一种环境建模方法，它将环境空间分解为一系列的单元（栅格），并把这些单元用满、空和混合标记。如果一个单元完全被障碍物占据，则标记为满；如果单元内没有障碍物，则标记为空；如果单元内部分被障碍物占据，则标记为混合。这样就可以建立环境的栅格地图，也就是将机器人运动的环境用格子图来表示。
栅格的尺寸可大可小，由此可以建立不同精度的栅格地图。如果栅格尺寸过大，则环境地图的分辨率低，环境信息含量少，会直接影响路径规划的效果，甚至无法找到最优路径或可行路径。如果栅格尺寸过小，则环境地图的分辨率很高，环境信息很充分，但需要大量的信息存储空间，导致路径规划的时间长。
栅格地图可用四叉树（Quadtree）和八叉树（Qctree）来表示。
2、局部路径规划：
局部路径规划方法主要有人工势场法、模糊逻辑算法、遗传算法和基于神经网络的方法等。
机器人的路径规划通常也称为避障路径规划大致可以分为基于图形特征、基于启发、基于仿生和基于随机采样的路径规划方法四大类。
（1）基于图形特征的路径规划方法（难以应用于高维空间）：
通过利用空间障碍物的图形特征进行路径规划的方法通常称为基于图形的路径规划方法。Voronoi法、垂直单元分解法（vertical cell decomposition）和最短路径线图法（shortest path roadmap）均属于此类方法。最短路径线路图法将机器人简化成空间中的一点，连接起始点、目标点和多边形障碍物的各顶点（将障碍物用多面体包裹），同时保证任意连线均为无撞路径，这样就形成了可视图模型。通过在可视图模型中搜索连接起始点和目标点路径就可以获得机器人的避障路径。该类方法完备性较好，但在获得可视图模型以后通常需要使用其他路径规划方法在节点和连线中搜索可行路径，步骤过于繁琐，而且，由于高维关节构形空间障碍物映射几何图形特征难以用数学方法描述，因此，此类方法难以应用于高维空间。
（2）基于启发信息的路径规划算法（难以应用于高维空间）：
基于启发的搜索算法在路径搜索过程中引入启发性信息，利用这些信息指导搜索朝着最有可能成功的方向进行，加速路径搜索问题的求解并获得最优解。较为经典的方法包括：Dijkstra算法、A*算法、D*算法。在此基础上的改进算法有Theta*算法、LPA*算法、D*-Lite算法等。其中A*算法的基本思想是：在每一步估计中都把当前节点和前面所有遍历过的节点估计值进行比较，得到一个“最佳节点”，然后再从这个位置出发进行搜索，直到找到目标节点。此类算法具有很好的完备性，且搜索获得的路径具有最优特性。但是，此类算法的搜索耗时通常会随着搜索空间维度的增加而呈指数 级增长，难以应对高维空间的路径搜索问题。
（3）基于仿生学的路径规划算法：
将仿生算法引入路径规划中如：模糊算法（Fuzzy Algorithm）、神经网络算法（Neural Network，NN），粒子群算法（Particle Sawrm Optimization，PSO）、蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）和遗传算法（Genetic Algorithm，GA）。
（4）基于随机采样的路径规划算法（适用于高维空间路径规划）：
基于随机采样的路径规划方法通过碰撞检测判断关节构形空间随机采样点是否有碰撞，然后通过某种方式连接空间中无碰撞的采样点构建可行路径，而非依赖于对机械臂关节构形空间的精确模型。基于采样的路径搜索算法包括：概率地图法（Probabilistic Roadmaps ，PRM）、快速扩展随机树（Rapidly exploring Random Trees，RRT）、扩展空间树算法（Expansiv Space Tree，EST）和快速扩展树算法（Fast Marching Tree，FMT）。其中应用最为广泛的是PRM算法和RRT算法。PRM方法是一种基于随机采样的多次查询算法，分为学习和查询两个阶段。学习阶段，连接邻近的自由空间随机采样节点构建“路标图”，查询阶段，尝试将起始点和目标点连接至“路标图”，然后利用其它基于启发的路径搜索算法如Dijkstra、A*算法获得无碰撞的自由路径。PRM方法适用于解决高维空间的运动规划问题。多次查询方法适用于结构化环境的避障路径规划，但在某些场合中，构建“路标图”的前期计算量很大，耗时很长，难以满足避障路径规划的实时性要求。针对PRM算法的不足，出现了单查询的（single-query）RRT算法，之后又将贪婪算法引入其中，提出了RRT-Connect算法，提高了路径搜索速度。为了改善RRT和RRT-Connect算法的路径非最优问题，提高规划质量有提出了渐进优化RRT算法（Rapidly-exploring Random Tree optima，RRT*）。基于采样的路径规划算法通过离散化的随机采样点来构建无碰撞路径，因此，特别适合于高维空间的路径规划问题，同时保证算法的概率完备性，即在规划空间中若确实存在可行避障路径，那么随着采样次数的增加，算法失败概率趋近于零。但是此类方法也存在规划路径缺乏重复性，规划参数选择困难等不足。
如何使此根路径转到:“/dashboard”而不仅仅是http://example.com？root:to=>'dashboard#index',:constraints=>lambda{|req|!req.session[:user_id].blank?} 最佳答案 您可以通过以下方式实现:root:to=>redirect('/dashboard')match'/dashboard',:to=>"dashboard#index",:constraints=>lambda{|req|!req.session[:user_id].b
我需要根据字符串路径的长度将字符串路径数组转换为符号、哈希和数组的数组给定以下数组:array=["info","services","about/company","about/history/part1","about/history/part2"]我想生成以下输出，对不同级别进行分组，根据级别的结构混合使用符号和对象。产生以下输出:[:info,:services,about:[:company,history:[:part1,:part2]]]#altsyntax[:info,:services,{:about=>[:company,{:history=>[:part1,:pa
Organization和Image具有一对一的关系。Image有一个名为filename的列，它存储文件的路径。我在Assets管道中包含这样一个文件:app/assets/other/image.jpg。播种时如何包含此文件的路径？我已经在我的种子文件中尝试过:@organization=...@organization.image.create!(filename:File.open('app/assets/other/image.jpg'))#Ialsotried:#@organization.image.create!(filename:'app/assets/other/i
我安装了ruby、yeoman，当我运行我的项目时，出现了这个错误:Warning:Running"compass:dist"(compass)taskWarning:YouneedtohaveRubyandCompassinstalledthistasktowork.Moreinfo:https://github.com/gruUse--forcetocontinue.Use--forcetocontinue.我有进入可变session目标的路径，但它不起作用。谁能帮帮我？ 最佳答案 我必须运行这个:geminstallcom
是否有内置的Ruby方法或众所周知的库可以返回对象的整个方法查找链？Ruby查看一系列令人困惑的类(如thisquestion中所讨论)以查找与消息对应的实例方法，如果没有类响应消息，则调用接收方的method_missing。我将以下代码放在一起，但我确信它遗漏了某些情况或者它是否100%正确。请指出任何缺陷并指导我找到一些更好的代码(如果存在)。defmethod_lookup_chain(obj,result=[obj.singleton_class])ifobj.instance_of?Classreturnadd_modules(result)ifresult.last==B
我正在寻找这样解析路由路径的方法:ActionController::Routing.new("post_path").parse#=>{:controller=>"posts",:action=>"index"}应该和url_for相反更新我发现:Whatistheoppositeofurl_forinRails?Afunctionthattakesapathandgeneratestheinterpretedroute?ActionController::Routing::Routes.recognize_path("/posts")所以现在我需要将posts_path转换为“/p
一：os.path.dirname(__file__)和os.getcwd()importospath=os.path.dirname(__file__)print("os.path.dirname(__file__)方法的结果{}".format(path))path=os.getcwd()print("os.getcwd()方法的结果{}".format(path))该脚本路径为：/User/xxx/Work1.在当前目录/User/xxx/Work运行程序结果：2.在上一级目录/User/xxx运行程序：3.在其他目录/User/xxx/Work/python运行程序：\在其他目录/Us
Paperclip的文档提到，您可以通过将以下代码放在test.rb环境文件中来更改测试的上传路径:Paperclip::Attachment.default_options[:path]="#{Rails.root}/spec/test_files/:class/:id_partition/:style.:extension"我遇到的问题是附件在模型中设置了路径，不会被覆盖:has_attached_file:photo,path:':attachment/:id/:style.:extension'当我运行测试时，文件会上传到/photo/文件夹而不是/spec/test_file
长话短说我想更改Rails资源路由的默认行为，移动所有资源的create路径，使其成为/resources/new的POST而不是比/resources。设置让我们假设一个像这样指定的足智多谋的路线:#routes.rbresources:events实际生成的路由是:$rakeroutesPrefixVerbURIPatternController#ActioneventsGET/events(.:format)events#indexPOST/events(.:format)events#createnew_eventGET/events/new(.:format)events#n
有时您会制作特定于项目的gem。这有助于将一些“责任”从主Rails应用程序中抽象出来并转移到一个更加模块化的地方。gem将位于您应用程序的此处:gem'example_gem',path:'./example_gem'你捆绑，一切都很好。现在，您gitinitgem并将其存储在github上它自己的repo中。您尝试这样做以使其对开发人员友好:group:development,:testdogem'example_gem',path:'./example_gem'endgroup:productiondogem'example_gem',github:'company/exampl
