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【2h】

Path Smoothing Techniques in Robot Navigation: State-of-the-Art Current and Future Challenges

机译：机器人导航中的路径平滑技术：最新当前和未来的挑战

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摘要

Robot navigation is an indispensable component of any mobile service robot. Many path planning algorithms generate a path which has many sharp or angular turns. Such paths are not fit for mobile robot as it has to slow down at these sharp turns. These robots could be carrying delicate, dangerous, or precious items and executing these sharp turns may not be feasible kinematically. On the contrary, smooth trajectories are often desired for robot motion and must be generated while considering the static and dynamic obstacles and other constraints like feasible curvature, robot and lane dimensions, and speed. The aim of this paper is to succinctly summarize and review the path smoothing techniques in robot navigation and discuss the challenges and future trends. Both autonomous mobile robots and autonomous vehicles (outdoor robots or self-driving cars) are discussed. The state-of-the-art algorithms are broadly classified into different categories and each approach is introduced briefly with necessary background, merits, and drawbacks. Finally, the paper discusses the current and future challenges in optimal trajectory generation and smoothing research.
机译：机器人导航是任何移动服务机器人不可或缺的组件。许多路径规划算法会生成一条具有许多急转弯或角转弯的路径。这种路径不适合移动机器人，因为它必须在这些急转弯处减速。这些机器人可能携带着细腻，危险或珍贵的物品，因此在运动学上执行这些急转弯可能不可行。相反，机器人运动通常需要平滑的轨迹，并且必须在考虑静态和动态障碍以及其他约束（例如可行的曲率，机器人和车道尺寸以及速度）的同时生成平滑的轨迹。本文的目的是简要总结和回顾机器人导航中的路径平滑技术，并讨论挑战和未来趋势。讨论了自动驾驶机器人和自动驾驶车辆（室外机器人或自动驾驶汽车）。现有技术的算法大致分为不同的类别，并且简要介绍了每种方法，并介绍了必要的背景，优缺点。最后，本文讨论了最佳轨迹生成和平滑研究的当前和未来挑战。

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