机器人路径规划

资 源 简 介

机器人路径规划

详 情 说 明

机器人路径规划是指机器人在给定环境中寻找从起点到终点的最优或可行路径的过程。这项技术在自动驾驶、仓储物流、服务机器人等领域有广泛应用。

路径规划的核心是算法选择。常用的方法包括： A*算法 - 结合广度优先搜索和启发式评估，适合已知地图的静态环境 Dijkstra算法 - 保证找到最短路径但计算量较大 RRT（快速随机树） - 适用于高维空间和动态障碍物的场景

实际应用中还需要考虑： 环境建模（栅格地图、拓扑地图等） 动态障碍物处理 机器人的运动约束（如转弯半径）

优化方向通常包括路径平滑度、安全距离和能耗等因素。随着深度学习发展，基于强化学习的路径规划方法也展现出强大潜力。