无人车路径规划与避障综述整理

各综述算法分类

总体分类

A_Survey_of_Indoor_UAV_Obstacle_Avoidance_Research

1. 检测
2. 规划
3. 控制

A Review on Obstacle Avoidance Techniques for Self-Driving Vehicle

也是这样分的:

2. Self-Driving Vehicle Sensors
3. Obstacle Detection Technology
4. Obstacle Avoidance Technology
5. Key Challenges

RETRACTED: Obstacle Avoidance Algorithms: A Review

这篇论文的分类没看懂,应该是着重在导航规划

Obstacle Avoidance Strategies

1. Classical or Traditional Methods
2. Heuristic Methods
3. Comparisons/Combinations
4. Importance of Sensors/Scanners.

A Review on Path Planning and Obstacle Avoidance Algorithms for Autonomous Mobile Robots

主要在导航规划

分为

1. Classical Approach 经典/传统方法
2. Heuristic Approach 启发式方法

路径规划分类

A_Survey_of_Indoor_UAV_Obstacle_Avoidance_Research

路径规划问题属于NP难题， 实际上可以利用各种算法进行优化

本文根据航迹规划中建立的不同优化模型， 将其分为以下四类:

1. 基于图搜索的方法

   1. Voronoi图
   2. Dijkstra算法
   3. A* 算法
   4. D* 算法
   5. PRM算法
   6. RRT算法

2. 基于势场的方法

   1. 人工势场法

3. 基于种群智能的方法

4. 基于机器学习的方法

   1. 神经网络
   2. 强化学习
   3. 深度强化学习

A Review on Path Planning and Obstacle Avoidance Algorithms for Autonomous Mobile Robots

1. Classical Approach 经典/传统方法

   1. Dijkstra算法
   2. APF 人工势场法
   3. PRM 概率路图
   4. Cell Decomposition 细胞分解

2. Heuristic Approach 启发式方法

   1. Fuzzy Logic 模糊逻辑
   2. Neural Network 神经网络
   3. Particle Swarm Optimization 粒子群
   4. Genetic Algorithm 遗传算法
   5. Cuckoo Search Algorithm 布谷鸟搜索算法
   6. Artifcial Bee Colony 人工蜂群算法

Mobile Robot Navigation and Obstacle Avoidance Techniques: A Review

1. Deterministic algorithm 确定性算法

   1. Fuzzy Logic 模糊逻辑
   2. Neural Network 神经网络
   3. Neuro-Fuzzy

2. Nondeterministic (Stochastic) algorithm 不确定性算法

   1. Genetic Algorithm 遗传算法
   2. Particle Swarm Optimization 粒子群最优化算法
   3. Simulated Annealing Algorithm 模拟退火算法
   4. Ant Colony Optimization Algorithm 蚁群最优化算法

3. Evolutionary algorithm 进化算法（融合上面两种）

   1. Hybridization of Fuzzy and Nondeterministic Algorithm 模糊与不确定性算法的杂交
   2. Hybridization of Neural Network and Nondeterministic Algorithm 神经网络与不确定性算法的杂交

4. 全局

5. 局部

初步的分类方法

常见的流行的分类：

1. 基于势场的方法
2. 基于模糊逻辑的方法
3. 基于群体智能的方法（又称进化算法）
4. 基于图搜索的方法
5. 杂交方法（融合方法）

另外一种分法，按照算法本身的流程和性质：

1. Monolithic Algorithm 单体算法
   1. 基于势场的方法
   2. 基于模糊逻辑的方法
   3. 基于图搜索的方法
2. Swarm Intelligence Algorithm 基于群体智能的方法（又称进化算法）

还想到一种，按照机器人本身的数量：

1. Single Robot Planning单体机器人路径规划
   1. 基于势场的方法
   2. 基于模糊逻辑的方法
   3. 基于群体智能的方法（又称进化算法）
   4. 基于图搜索的方法
   5. 杂交方法（融合方法）
2. Multi-Robot Planning集群机器人路径规划
   1. 协同路径规划算法
   2. 分布式路径规划算法

数量统计

1. 基于势场的方法 many
2. 基于模糊逻辑的方法 4~5篇
3. 基于群体智能的方法（又称进化算法）
   1. 遗传算法 0
   2. 蚁群算法 2
   3. 粒子群算法 1
   4. 人工蜂群算法 0
4. 基于图搜索的方法 many
5. 杂交方法（融合方法）