PathPlanning：从零开始掌握路径规划算法实战

PathPlanning：从零开始掌握路径规划算法实战

【免费下载链接】PathPlanning Common used path planning algorithms with animations. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PathPlanning

当你面对机器人导航、自动驾驶或智能仓储系统时，路径规划是核心挑战。PathPlanning开源项目为你提供了完整的解决方案，集成了30+种常用路径规划算法，每个算法都配有直观的动画演示，让复杂算法变得一目了然。

快速体验：5分钟上手

首先获取项目代码：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PathPlanning
cd PathPlanning

安装必要依赖：

pip install numpy matplotlib

运行第一个路径规划演示：

python Search_based_Planning/Search_2D/Astar.py

你将看到经典的A*算法在二维网格中寻找最优路径的过程，红色路径表示最终找到的最优解。

核心算法分类与应用场景

搜索式规划算法

搜索式算法在已知环境中表现卓越，适用于结构化场景：

• 广度优先搜索(BFS)：探索所有可能路径，保证找到最短路径
• 深度优先搜索(DFS)：快速探索深度方向，适合树状结构
• Dijkstra算法：经典的最短路径算法，无启发式搜索
• A*算法：结合启发式的最优搜索，平衡效率与质量

采样式规划算法

采样式算法在高维空间和复杂环境中优势明显：

• RRT算法：快速探索随机树，适合高维空间
• RRT*算法：渐进最优的随机树搜索
• Informed RRT*：基于启发式的智能采样
• BIT*算法：批量信息树，提升规划效率

实战应用：构建智能导航系统

机器人避障场景

在动态环境中，机器人需要实时调整路径。使用动态RRT算法可以快速响应环境变化：

python Sampling_based_Planning/rrt_2D/dynamic_rrt.py

该算法能够在障碍物移动时重新规划路径，确保机器人安全通行。

自动驾驶路径规划

对于车辆导航，Dubins路径和Reeds-Shepp路径提供了考虑车辆运动学约束的解决方案：

python CurvesGenerator/dubins_path.py

算法选择指南

根据你的具体需求选择合适的算法：

• 已知结构化环境：优先选择A*、Dijkstra等搜索算法
• 高维复杂环境：推荐使用RRT系列采样算法
• 实时动态规划：动态RRT、D* Lite等算法更适合
• 最优性要求高：RRT*、Informed RRT*提供渐进最优解

性能优化技巧

参数调优策略

• 搜索分辨率：根据环境复杂度调整，平衡精度与计算量
• 最大迭代次数：设置合理的上限，避免无限循环
• 启发式权重：在A*算法中调整权重，影响搜索速度与最优性

内存优化方案

对于大规模环境，采用分层规划策略：

1. 粗粒度全局路径规划
2. 细粒度局部路径调整
3. 实时碰撞检测与重规划

进阶学习路径

算法原理深入

每个算法模块都包含详细的实现代码，你可以通过阅读源码理解算法核心思想。建议从简单的BFS、DFS开始，逐步过渡到A*、RRT等复杂算法。

自定义算法开发

基于现有框架，你可以轻松实现自定义的路径规划算法。项目采用模块化设计，环境建模、路径搜索、结果可视化分离，便于扩展。

PathPlanning项目为路径规划领域的学习者和开发者提供了完整的工具集。无论你是学术研究者还是工程实践者，这个项目都能帮助你快速掌握路径规划的核心技术，并在实际项目中应用这些强大的算法工具。

【免费下载链接】PathPlanning Common used path planning algorithms with animations. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PathPlanning