4.4: Suavizado de ruta

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Como los caminos se muestrean aleatoriamente, lo más probable es que sean temblorosos y no óptimos. Para exampe, un mapa de cuadrícula generará una serie de giros bruscos y un enfoque basado en muestreo devolverá caminos aleatorios en zig-zag. Los resultados pueden mejorarse drásticamente ejecutando un algoritmo adicional que suaviza la ruta. Una forma de hacerlo es conectar puntos de la ruta mediante splines, curvas o incluso fragmentos de trayectoria que se sabe que son factibles para una plataforma específica. Alternativamente, también se puede usar un modelo de la plataforma real y usar un controlador de retroalimentación como el descrito en la Sección 3.5.1 para robots móviles y en la Sección 3.5.2 para brazos, muestrear una serie de puntos frente al robot y generar una trayectoria que el robot realmente pueda conducir. Cuando se combina con la dinámica, este enfoque se conoce como control predictivo de modelos. Sin embargo, hay que tener cuidado de que los caminos resultantes estén efectivamente libres de colisiones.