翻译一下In the geometry-based method, [13] presents a path generation method using the Voronoi cell algorithm. However, this

在基于几何的方法中，[13]提出了一种使用Voronoi单元算法生成路径的方法。然而，这种算法只在静态环境下表现良好，而Voronoi边缘可能不连续，因此不适合非完整车辆。在基于网格的方法中，[14]提出了一种基于Anytime Dynamic A∗的算法，用于生成高速自主车辆在长距离上的机动行驶。虽然求解过程很快，但得到的路径不连续，通常不容易找到启发式规则。采样算法在运动规划中很受欢迎。[11]研究了一种基于状态空间采样的轨迹规划方法。连接初始状态和采样终端状态的生成路径是平滑且运动可行的。然而，在密集的交通环境中，由于状态采样空间非常有限，该方法可能无法产生可用路径。[15]提出了一种基于快速探索随机树算法的自主车辆运动规划方法。它可以快速探索空间；然而，得到的轨迹是次优的、颠簸的，且曲率不连续，需要进一步平滑处理。另一种采样算法是状态格[16]-[18]，通过确定性地离散化状态空间来实现。原始版本是非时间性的，用于处理静态障碍物，而时空状态格则扩展到在移动障碍物存在的情况下进行规划，但其保真度和实时性取决于采样密度。当生成过多的轨迹候选并对每个轨迹进行单独