路径规划中常用的抽稀算法和控制算法

路径规划是指在给定起点和终点的情况下，找到一条合适的路径来连接它们。在实际应用中，路径可能需要在不同的场景下进行抽稀，以减少路径的复杂性和冗余性，同时控制算法可以用来调整路径的行为。本文将介绍路径规划中常用的抽稀算法和控制算法，并提供相应的源代码。

一、抽稀算法

1. Douglas-Peucker算法

Douglas-Peucker算法是一种常用的抽稀算法，它的核心思想是通过逐渐减少数据点的数量来近似原始路径。算法的步骤如下：

输入：原始路径点集合P，抽稀阈值ε
输出：抽稀后的路径点集合S

1. 选择路径的起点P0和终点Pn作为抽稀后路径的起点和终点，将它们添加到集合S中。

2. 在P0和Pn之间选择距离最大的点Pm，将其添加到集合S中。

3. 将P0到Pm之间的点集合记为Pl，递归地应用该算法对Pl进行抽稀，得到子集合Sl。

4. 将Pm到Pn之间的点集合记为Pr，递归地应用该算法对Pr进行抽稀，得到子集合Sr。

5. 将Sl和Sr合并为S的子集合，得到抽稀后的路径点集合S。

以下是使用Python实现的Douglas-Peucker算法的示例代码：