移动机器人运动规划深入探讨(5)：基于Minimum Snap的轨迹优化
Minimum Snap技术在机器人运动规划中扮演着关键角色，它是生成平滑轨迹的有效手段，特别关注位置的4阶导数，以确保机器人运动的平滑性和效率。平滑轨迹对于自主移动机器人至关重要，它避免了突然的减速、停止和加速，节省能源并减少机械磨损。复杂的运动学模型下，即使前端路径搜索已找到可行路径，后端的轨迹优化依然必要，如Hybrid A*的优化后，如图所示，优化后的轨迹更为理想。
生成平滑轨迹需要明确的起点、终点以及中间点，并依赖于一个评价函数。本文重点关注Minimum Snap方法，其优点在于它能确保路径的安全性。其他方法如Dobins和RS曲线生成仅需起终点，但可能不保证安全；B样条和三次样条则需要更多的中间点，同样存在安全问题；TEB和HybridA*的后端优化则更为全面，需要这些信息并确保路径的可行性。
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回答时间：4小时前
