只针对移动机器人方面，先随便写几个研究的点，这里不列举特别宽泛的比如“多快好省”。更多的以后想到了再补充。
- 地图相关。我一直和别人说，移动机器人做planning，首先要把地图搞明白。机器人理解的地图，并不等价于你看到的地图，怎样设计针对导航最有效的地图？对某种特定传感器，什么样的地图又是最简洁高效的。可以引申出若干个方面：
- 全局地图：用于以后多次反复导航使用。对于环境中稠密的障碍物测量，如何保留其中关键信息，才可以把数据压缩到最小？如果我想保留全香港地图做全局导航，高精度dense地图数据量太大，纯拓扑地图信息量又太少。
- 局部地图：用于当前生成局部的安全replan。如何用尽可能少的计算资源，尽可能精准的在线还原地图信息？局部地图的大小应该怎么决定；地图中uncertainty应该怎么设计，又怎么在planning的时候被合理利用。
- 速度、精度 [硬核指标]：这里给出一个例子，我们最新的一篇2019年IROS paper（FIESTA: Fast Incremental Euclidean Distance Fields for Online Motion Planning of Aerial Robots， 【code】），就是硬核地解决ESDF map（一种极其广泛的应用在机器人planning上的地图形式）的incremental update的精度和速度问题。相比于之前soTa：ETH的voxblox，我们在速度、精度上都是5-10倍的提升。
- self-adaptation：人都知道在空旷地方可以跑快点，在狭窄地方小心一点走慢一点，知道走廊的尽头很可能还是走廊，树林里很少有dead-end。如何让机器人去根据已知环境情况去推理这些信息。
2. 动态环境。仅以无人机为例，静态复杂环境下运动规划这些年已经层出不穷了，用我自己的话就是“要被玩烂了”，但是动态环境下，还没有大家都信服的解决方案。无人机是非常不稳定的系统，动态环境下planning要求不仅要快，而且生成的motion质量要高，否则后果就是crash。这里具体不展开说，因为比较好理解问题本身。
3. kinodynamic path searching。纯geometric path search的planning前端已经是几年前的事情了，要让无人机飞行动态性能好（速度快，运动smooth，节省能量），现在普遍需要的是on the flight的onboard kinodynamic path finding，之后再接上后端的轨迹优化。kinodynamic path searching解空间维度高，问题复杂度大，引申出来的问题包括：如何快速求解two point bounda value problem, 如何针对你的系统设计高效的heuristic，如何保证每次replan前后的motion consistency。最简单的测试指标，复杂环境里，你能让无人机飞多快？环境越复杂，飞的越快，就越NB。我们的近期工作：Robust and Efficient Quadrotor Trajectory Generation for Fast Autonomous Flight，【code】，前几天刚上了IEEE Spetrum。
4. 人机交互。过去我们经常忽略人的意志，一个planning的demo就是复杂环境里给个点让无人机全自动地飞过去。其实这种point-point导航的应用场景反而非常有限，相反，人的意志是非常重要的。在移动机器人的应用场合中，绝大多数都是人有特定的任务需求，比如航拍、巡检、搜救，用户是有大致的期望运动路线的，然后交给机器人去完成而已。因此，我们planning的时候就要想办法去抓用户的意图，然后生成让机器人自己运动的、高效高质量的motion plan。举例，我们近期的工作，一个非常巨大且完整的系统：Teach-Repeat-Replan: A Complete and Robust System for Aggressive Flight in Complex Environments，【code】
先写这么多，以后再补充。
题外话：我以前很少回答专业问题，原因无他，因为懒。但是之前看到知乎上一个问题说，为什么国内planning的话题这么少。我觉得，如果每个像我这样的“专业人士”（为了避免有人黑这一点，特此申明一下，我在ICRA/IROS上以一作/通讯发过的planning paper一只手已经数不过来了，自认为算个专业人士）都懒得回答就等着看别人回答的话，那planning的话题永远也多不起来。每个领域的发展也都是需要人去主动推动的，而不是等着。后面我也打算在毕业、后面的研究工作安定下来后开设一个mobile robotic planning的网课，有什么建议大家也可以积极在这里给我提。
抛砖引玉，欢迎补充，也欢迎大家找我一起“搞机”。
来源：知乎 www.zhihu.com
作者：高飞
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延伸阅读：
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