路径规划介绍
时间: 2025-04-25 07:21:09 浏览: 23
### 路径规划的基本概念
路径规划是指在给定环境中,为移动实体(如机器人)找到一条从起始位置到目标位置的安全可行路径的过程。这一过程不仅考虑障碍物的存在,还需满足特定约束条件,例如最短距离、最少时间或其他成本函数。
### 传统路径规划方法
#### 几何模型为基础的方法
这些方法依赖于精确的地图表示来构建环境模型,并通过计算几何技术求解最优路径。具体实现方式包括但不限于:
- **Dijkstra算法**:一种广度优先搜索策略,适用于加权图中的单源最短路径问题[^2]。
- **A*算法**:结合启发式估计与实际代价评估,在效率上优于Dijkstra算法,广泛应用于游戏开发等领域。
- **D*算法**:针对动态变化环境设计的一种增量式重规划方案,允许局部更新地图信息而不需重新启动整个寻路流程。
- **人工势场法**:利用虚拟力的概念引导机器人避开障碍并向目的地前进;然而该方法容易陷入局部极小值陷阱[^1]。
```python
def dijkstra(graph, start):
distances = {node: float('infinity') for node in graph}
distances[start] = 0
unvisited_nodes = set(graph)
while unvisited_nodes:
current_node = min(
(node for node in unvisited_nodes),
key=lambda node: distances[node]
)
unvisited_nodes.remove(current_node)
for neighbor, weight in graph[current_node].items():
potential_new_distance = distances[current_node] + weight
if potential_new_distance < distances[neighbor]:
distances[neighbor] = potential_new_distance
return distances
```
### 基于采样的路径规划算法
当面对复杂多变或未知区域时,基于采样的随机化探索显得尤为重要。此类算法通常不依赖完整的先验知识,而是逐步建立连通结构直至连接起点终点为止。
- **PRM(Probabilistic Roadmap)**:预先离线生成节点样本集并测试两两间可达性形成稀疏网络用于在线查询阶段快速检索近似最佳路线。
- **RRT(Rapidly-exploring Random Tree)**:以树状形式生长逼近未访问空间边界直到触及终点附近停止扩张,特别适合高维连续状态空间下的运动规划任务。
### 智能仿生优化算法
受到自然界生物行为模式启示而发展起来的新一代智能计算范式,旨在模拟群体协作机制解决组合优化难题。
- **神经网络算法**:模仿大脑神经系统工作原理,通过对大量实例学习自动调整内部参数达到预期性能指标。
- **蚁群算法**:借鉴蚂蚁觅食过程中释放的信息素浓度梯度指引同伴行动轨迹特性完成全局最优解搜寻作业。
- **遗传算法**:参照达尔文学说中适者生存法则迭代进化种群个体基因型编码串从而获取满意程度较高的候选答案集合。
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