Heuristische Methoden

sections/grundlagen.tex

@@ -22,7 +22,7 @@ Dadurch ist es möglich, dass im \glqq Joint Space\grqq{} auch mehrere Posen exi
 \section{Pfad und Trajektorie}
 Der Pfad und die Trajektorie beschreiben eine Folge von Posen im Raum, die vom Roboter eingenommen werden sollen. Die Trajektorie enthält darüber hinaus auch Zeitabhängigkeiten und damit auch Informationen über Geschwindigkeit und Beschleunigung. Die Pfadplanung geht der Trajektorienplanung daher stets voraus, auch wenn beide Schritte nicht zwangsläufig separat erfolgen müssen~\cite{carbone_path_2015}.
 
-\section{Motion Planning}
+\section{Motion Planning}\label{ch:motion_planning}
 Motion Planning beschreibt die Aufgabe eine kontinuierliche und kollisionsfreie Trajektorie von einem gegebenen Startzustand zu einem Zielzustand zu finden~\cite[Seite 109]{siciliano_springer_2008} \cite{sucan_open_2012}. 
 
 Das Finden einer optimalen Trajektorie ist PSPACE-vollständig und daher schwer zu implementieren und rechnerisch zu lösen. In der Praxis hat sich daher, für die meisten Anwendungsfälle, der alternativer Ansatz des Sampling-Based Planning durchgesetzt~\cite[Kapitel 5.1.3]{siciliano_springer_2008}. 

sections/tax_einordnung.tex

@@ -78,9 +78,8 @@ Im folgenden Abschnitt werden diese Möglichkeiten kurz erläutert.
 
 
 \subsubsection{Ein-Schritt-Methoden}
-Ein-Schritt-Methoden sind Techniken zur Hindernisvermeidung, die Sensordaten direkt zur Bewegungssteuerung verwenden, ohne weitere Zwischenberechnungen durchzuführen. Dazu zählen unter anderem Methoden, die auf physikalischen Analogien basieren. Ein Beispiel für eine solche Analogie ist die Potentialfeldmethode, wo der Roboter als Partikel unter dem Einfluss eines Kräftefeldes angesehen wird. Die Zielposition übt eine anziehende Kraft auf das Partikel aus während es von Hindernissen abgestoßen wird. Die resultierende Bewegung ergibt sich aus der Summer der einwirkenden Kräfte.
+Ein-Schritt-Methoden sind Techniken zur Hindernisvermeidung, die Sensordaten direkt zur Bewegungssteuerung verwenden, ohne weitere Zwischenberechnungen durchzuführen. Dazu zählen Methoden, die auf physikalischen Analogien basieren. Ein Beispiel für eine solche Analogie ist die Potentialfeldmethode, wo der Roboter als Partikel unter dem Einfluss eines Kräftefeldes angesehen wird. Die Zielposition übt eine anziehende Kraft auf das Partikel aus während es von Hindernissen abgestoßen wird. Die resultierende Bewegung ergibt sich aus der Summer der einwirkenden Kräfte. Heuristische Methoden sind von klassischen Planungsmethoden abgeleitet~\cite[Kapitel 35.9]{siciliano_springer_2008}. Ein Beispiel wäre das in Abschnitt~\ref{ch:motion_planning} erklärte Sampling-Based Planning.
 
-\textcolor{blue}{Heuristische Methoden}
 
 \subsubsection{Mehr-Schritt-Methoden}
 Bei Mehr-Schritt-Methoden werden Zwischeninformationen berechnet, die verarbeitet werden müssen, um eine Bewegung zu erhalten. Diese Methoden sind zum einen solche, die eine Untermenge an Bewegungsrichtungen berechnen, wie das Vektor-Feld-Histogramm oder die Hindernis-Begrenzungs-Methode und solche, die eine Menge an Geschwindigkeitsreglungen berechnen, wie der dynamische Fensteransatz oder die Methode der Geschwindigkeitshindernisse. Nachfolgend werden die Grundkonzepte dieser Methoden kurz dargestellt.