声明：本篇博客内容主要是由邱强博士的运动规划视频整理而成。非原创，只为了一时复习之方便，侵权必删！
最近的学习顺序不对，至少要把机器人的的动力学部分完成，再来做运动规划的学习，这样搞得我的节奏有点不舒服。但是已经花了这么多时间，还是要记录一下。在今后的学习当中要尽量把运动规划的知识体系补全。
可以看看自己之前相关的博客：
Vrep 中RRT算法（ path planning） - CSDN博客
0.总体知识框架：
1.0 什么是机器人的运动规划
定义：在给定的环境中，指定机器人的起点与终点，计算出连接起点与终点，并满足一定的约束条件(如避障、路径最短、时间最短、末端满足工艺要求等)的轨迹。
简单的说可以理解为：在机械臂上做自动规划。
1.1 运动规划算法的评价标准
- Complete(完备性)：如果一个问题有解，那么一定能在有限的时间内求出可行解。
- Optimality(最有性)：找到的路径是最短的，能量最优的，执行最快的等等。
1.2 理论现状与应用现状
- 理论现状：
从运动学规划角度，给定足够多的时间，一定能够最优且完备地求解到轨迹。从理论的角度，运动规划的问题已经解决 了。
- 应用现状：
目前不存在一种能在给定的时间内，给出不错路径的算法。
2. 为什么要进行运动规划
哪有那么多为什么，狂拽酷炫吊炸天就行了！！！
好吧，正经点！提高易用性，如果有一天机器人使用起来像手机一样好用，那么机器人就能走进千家万户，哪怕只到了诺基亚的程度。
3. 怎么进行运动规划
对运动规划问题进行数学建模。将问题用数学语言描述出来，然后求解。
建模方法主要有三种：
3.1 建模篇优化方法
3.2 建模篇强化学习方法
3.3 建模篇几何方法
这些方法的具体过程在今后的学习当中再慢慢补充，不过其中最重要的应该是RRT算法，今后的学习当中，多花点时间学习一下RRT算法，及其衍生的算法。
4. 实际四要素
机器人是有体积有大小的，在实际的运动规划中要考虑以下几个因素。
