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前言
认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！
在项目和平时的学习中，我对机器人/无人驾驶的决策规划模块进行了划分，当然划分的方法有很多，我的划分方式仅供参考
（1）动态障碍物行为预测模块（Behavior prediction）–结合感知和高精度地图信息，估计周围障碍物未来运动状态
（2）执行机构的轨迹规划模块（Trajectory_planning）–执行机构如机器人载体上的机械臂、串行云台等的运动轨迹规划
（3）任务决策模块（Mission_planning）–任务决策模块比较偏业务层了，处理机器人/无人驾驶的各种任务，主要分为三个方面：车底盘航线业务决策（交规、横向换道等等）、执行应用机构业务决策（机械臂、人机交互等等）、不同场景的导航方案切换决策（组合导航、融合导航）
（4）前端路径探索模块（path_finding）–全局路径规划算法难度不算复杂，找到一条可通行的（必须满足）、考虑动力学的（尽可能满足）、可以是稀疏的路径base_waypoints【由于其只考虑了环境几何信息，往往忽略了无人机本身的运动学与动力学模型。因此，其得到的轨迹往往显得比较“突兀”，并不适合直接作为无人机的控制指令】
（5）后端轨迹处理模块（motion_planning）–我主要归纳整理为三个方向：（1）对base_waypoints进行简单处理及生成方向、（2）对base_waypoints轨迹优化方向【一般是二次优化，这里用的较多的事优化方面的知识】、（3）进行对应功能的replan方向（replan之前的预处理、进入replan的条件、停障replan、避障replan、纠偏replan、换道replan、自动泊车replan、穿过狭窄道路replan等等），这部分内容使用的方法比较专
（6）路径跟踪模块（trajectory_following）–这个模块就得针对机器人载体了，如无人驾驶使用得阿克曼模型可以采用几何的pure pursuit纯追踪算法，更好的可以用模型预测控制MPC方法，还有强化学习做的（效果怎样我就没验证过了）；当然也可能事麦克纳姆轮车、差速车PID、还有无人机的三维轨迹跟踪等等
（7）碰撞检测模块
（8）集群多机器人规划模块
当然，这种划分方式是我权衡了原理和功能粗略划分的，在实际产品研发过程中，需要理解了各个算法的功能和定位的基础上融汇贯通，不能生搬硬套，如全段通过hybrid A探索出来的路径与A、RRT*探索出来的路径更平滑，后端轨迹优化的任务就不用这么重了；又如，机器人/无人驾驶项目研发的需求业务还没发展到能响应很多功能阶段，任务决策使用简单的状态机（fsm）就可以对现有任务进行状态转移了
本文先对覆盖式路径探索做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章
提示：以下是本篇文章正文内容
一、覆盖式路径探索（CCPP）介绍
覆盖式路径探索（Complete Coverage Path Planning）简称为CCPP。一般用于扫地机器人、农业无人机播种喷洒的全覆盖路径规划等等.
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1.覆盖式路径探索一般的搜索方式
第一种螺旋式搜索
第二种弓字型搜索
2.覆盖式路径探索的业务场景
适合大型农业、【防盗标记–盒子君hzj】大型园区等大空旷场景的覆盖式路径巡航
适合室内的小型室内机器人，如扫地机器人的覆盖式路径巡航
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3.覆盖式路径探索需解决的关键问题
（1）遍历工作区域内除障碍物以外的全部区域【防盗标记–盒子君hzj】
（2）在遍历过程中有效避开所有障碍物
（3）在遍历过程中要尽量避免路径重复，缩短移动距离
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4.覆盖式路径探索技术指标
（1）区域覆盖率
（2）路径重复率【防盗标记–盒子君hzj】
（3）总行程
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二、覆盖式路径探索（CCPP）方案
1.基于人工几何给定并优化处理的方法
（1）原理
覆盖式路径规划的方法基本大都是基于几何的方法做的，用几何的库实现。给定约束条件，根据覆盖路径算法生成全局航线航线
（2）项目步骤（可供参考）
1、【感知航拍】飞机航拍一个地块的高清HD像素图照片，并上传到手机上（外部三维重建也可以生成点云图）
2、【安卓手机前段app设置参数】通过手机前端app设置地块边界信息，覆盖路径的间隔信息，障碍物信息，机器人运行速度信息等，发送给服务器后端
3、【服务器后端全局静态基于几何的方法进行路径规划】在服务器后端运行离线的路径规划，在地块边界内规划出来覆盖式路径
（1）给定覆盖的区域边界、覆盖路径的间隔、障碍物等信息
（2）用直线把该区域进行一次虚拟覆盖，得到每条路径的边界点
（3）用带方向的直线连接对应的直线，【防盗标记–盒子君hzj】在转弯处用带前进和后退方向的曲线进行拟合（杜宾斯曲线，RS曲线）
（4）得到全覆盖的路径
（特殊情况底考虑覆盖区域的障碍物，避障解决或者区域分割解决）
分割地块（大小分、形状分？，曲边直边多边形）？
4、【控制】覆盖式路径通过坐标转换，转换成无人机的全局离线静态路径坐标，飞机上面还有定位信息，通过飞控控制飞机巡航（这一部还没有障碍物信息）
5、【辅助在线局部规划】在车上搭在传感器，【防盗标记–盒子君hzj】实现动态避障（无人驾驶局部规划避障，还是普通逻辑的规划避障？还在预研）
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2.基于航拍AI航线识别给定的航线的方法
（1）原理
航拍得到高清HD图（像素图），像素图输入给AI，识别出覆盖地块的边界，或者根据场景信息提取出航线。
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（2）适用场景
更适合大型农业、大型园区等大空旷场景【防盗标记–盒子君hzj】
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3.基于曲线生成拼接给定航线的方法
（1）适用场景
更适合室内的小型室内机器人，如扫地机器人
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（2）曲线生成拼接的方法
1）基于几何生成轨迹曲线的方法举例
（1）直线设置/插值
（2）圆弧插值器
（3）三角函数多项式
（4）摆线函数
2）基于特殊曲线生成方法
（1）基于贝塞尔、B样条生成轨迹
（2）基于三次/五样条曲线生成轨迹
（3）基于cube 样条曲线生成轨迹
（4）基于RS曲线和dubins曲线生成轨迹
（5）基于Minumum Snap生成轨迹
（6）基于梯度的生成轨迹
上面10种方法的原理我写在其他文章上吧，太多了这里不展开介绍哈
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（3）直线+不同性质的曲线拼接
确定中间点的交汇时间做约束，一般回出现过约束的问题，【防盗标记–盒子君hzj】为了实现速度/加速度连续，一般会把插值问题转变成逼近问题
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4.其他方法
参考资料：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/90311874
https://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/84560279
https://blog.csdn.net/jiajiading/article/details/102554910
总结
本文仅仅是简单介绍了覆盖式路径探索的的一些方向，【防盗标记–盒子君hzj】具体的后续整理好资料再更吧，通过博客记录下自己的成长过程，认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！
经验：
（1）多边形库polyon(多用于几何的方法处理直线段)
（2）Dubins曲线和Reeds-Shepp曲线【多用于泊车、转弯】