21、自主路径规划技术全解析

自主路径规划技术全解析

1. 路径规划简介

路径规划是指在一定的优化标准（如最短步行路径、最短行驶时间等）下，寻找一条从初始状态到目标状态且能避开障碍物的最优路径。它是无人系统的关键技术之一，几乎每个任务的执行都涉及路径规划。同时，路径规划还涉及环境模型构建、变道、转弯、交叉路口操作以及避障等复杂技术和操作。

路径规划算法不仅在移动机器人领域广泛应用，还在其他众多领域发挥着重要作用：
- 先进技术领域 ：无人机避障飞行、巡航导弹躲避雷达搜索、反弹攻击以及完成爆破任务等。
- 日常生活领域 ：GPS导航、基于GIS的道路规划、城市道路网络规划与导航等。
- 决策管理领域 ：车辆物流管理中的车辆路径问题（VRP）、资源管理与分配问题以及通信技术领域的路由问题等。

从本质上讲，路径规划问题是一个图搜索问题。目前，二维空间中的路径规划算法可分为传统算法和人工智能算法：
|算法类型|具体算法|特点|
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|传统算法|人工势场法、Dijkstra算法、A 算法及A 变体、基于采样的RRT和PRM算法、基于曲线插值的贝塞尔曲线、陀螺线、多项式曲线等、数值优化算法|通常较为简单，但不利于在需要多目标优化的复杂环境中使用|
|人工智能算法|蚁群算法、遗传算法、神经元算法、进化算法等|搜索效率高，但搜索时间长|

不同的智能算法具有不同的特点和适用范围，因此从算法本身的特点及其应用来研究路径规划智能算法，对路径规划技术的发展具有重要意义。