3分钟搞懂路径规划地图表示：栅格与拓扑算法实战对比
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PathPlanning 在机器人导航、自动驾驶等领域，路径规划（Path Planning）是核心技术之一。而地图表示作为路径规划的基础，直接影响算法效率和结果质量。本文将通过GitHub 加速计划 / pa / PathPlanning项目的实战案例，解析两种最常用的地图表示方法——栅格地图（Grid Map） 和拓扑地图（Topological Map） 的技术原理与应用场景。
一、栅格地图：像素级精度的环境建模
栅格地图将物理空间划分为均匀网格（如像素），每个网格标记为可通行或障碍物。这种方法直观易懂，适合需要精确避障的场景。
技术特点与实现
在项目的搜索式规划模块中，栅格地图通过二维数组实现。以Search_based_Planning/Search_2D/env.py为例：
# 栅格地图障碍物定义（部分代码）
def obs_map(self):
obs = set()
# 添加边界障碍物
for i in range(self.x_range):
obs.add((i, 0)) # 下边界
obs.add((i, self.y_range-1)) # 上边界
# 添加矩形障碍物
for i in range(10, 21):
obs.add((i, 15)) # 横向障碍物
上述代码通过坐标集合定义障碍物，每个坐标点代表一个栅格单元。算法（如A*、Dijkstra）通过遍历这些栅格寻找最短路径。
优势与局限性
- 优势：实现简单，适合静态环境下的精确路径搜索。
- 局限性：网格密度越高，计算量呈指数增长。项目中Search_3D模块的三维栅格地图就是典型案例。
可视化效果
项目提供了丰富的栅格地图算法动画，例如：
图1：A算法在栅格地图中的路径搜索过程（Search_based_Planning/gif/Astar.gif）*
二、拓扑地图：基于特征点的抽象建模
拓扑地图忽略环境细节，仅保留关键特征点（如路口、目标点） 及其连接关系，类似地铁线路图。这种方法适合大规模环境下的高效路径规划。
技术特点与实现
项目的采样式规划模块采用拓扑地图思想，通过随机采样生成路径节点。以Sampling_based_Planning/rrt_2D/rrt.py中的RRT算法为例：
# 拓扑地图节点扩展（简化代码）
def extend(self, tree, rand_node):
nearest_node = self.find_nearest_node(tree, rand_node)
new_node = self.steer(nearest_node, rand_node) # 生成新节点
if self.is_collision_free(nearest_node, new_node):
tree.append(new_node)
return new_node
上述代码通过随机采样（rand_node） 和碰撞检测动态构建拓扑结构，无需预定义网格。
优势与局限性
- 优势：计算效率高，适合动态环境（如dynamic_rrt.py）。
- 局限性：路径优化依赖采样质量，可能产生非最优解。
可视化效果
项目中基于拓扑地图的RRT算法动画展示了节点扩展过程：
图2：RRT算法在拓扑地图中的路径优化过程（Sampling_based_Planning/gif/RRT_STAR_2D.gif）
三、两种方法的对比与选型建议
| 维度 | 栅格地图 | 拓扑地图 |
|---|---|---|
| 空间复杂度 | O(N×M)（N、M为网格维度） | O(K)（K为采样节点数） |
| 适用场景 | 室内机器人、静态环境 | 自动驾驶、动态环境 |
| 项目模块 | Search_2D | rrt_2D |
| 典型算法 | A*、Dijkstra | RRT*、BIT* |
选型决策树
四、项目实战：如何选择地图表示方法
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静态小场景（如仓库机器人）：
优先使用Search_based_Planning模块的栅格地图算法，例如Dijkstra或A*。 -
动态大场景（如无人机导航）：
选择Sampling_based_Planning/rrt_3D的三维拓扑算法，如BIT_star3D.py。 -
混合场景：
结合两种方法，例如先用拓扑地图生成全局路径，再用栅格地图进行局部避障。
五、扩展学习资源
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算法源码：
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动画演示：
Sampling_based_Planning/gif/目录包含20+种算法的动态演示，例如：
图3：双向RRT算法在拓扑地图中的路径搜索（Sampling_based_Planning/gif/RRT_CONNECT_2D.gif） -
官方文档：README.md
通过本文的解析，你已掌握路径规划中两种核心地图表示方法的技术细节。实际应用中，建议结合项目提供的CurvesGenerator模块进行路径平滑优化，进一步提升导航效果。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
