路径规划算法分类

最新推荐文章于 2025-07-07 10:11:53 发布
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路径规划几种算法的比较与分析
04-06
关于路径规划的几种算法的比较与分析，为解决物流配送的路径问题提供一些帮助或想法
路径规划算法
qq_45875106的博客
11-14 7万+
文章目录前言一、传统路径规划算法1.Dijkstra算法2.A*算法3.D*算法4.人工势场法二、基于采样路径规划算法1.PRM算法2.RRT算法三、智能仿生算法1.神经网络算法2.蚁群算法3.遗传算法 前言 随着机器人技术、智能控制技术、硬件传感器的发展，机器人在工业生产、军事国防以及日常生活等领域得到了广泛的应用。而作为机器人行业的重要研究领域之一，移动机器人行业近年来也到了迅速的发展。移动机器人中的路径规划便是重要的研究方向。移动机器人的路径规划方法主要分为传统的路径规划算法、基于采样的路径规划算法
【路径规划】机器人路径规划仿真的附Matlab代码
最新发布
qq_72962865的博客
07-07 917
机器人路径规划是机器人学领域中的一个核心问题，旨在为机器人在给定环境中找到一条从起点到目标点的无碰撞最优路径。随着机器人技术的飞速发展，路径规划在自动化生产、智能交通、空间探索、军事应用等诸多领域展现出不可估量的价值。仿真技术作为路径规划研究的重要手段，为算法的开发、验证与优化提供了经济高效且安全可控的平台。路径规划问题通常可以抽象为一个在环境中搜索最优路径的问题。环境可以是二维平面，也可以是三维空间，其中包含障碍物、可通行区域以及起点和目标点。
各类路径规划算法大全（一）
m0_71087087的博客
04-20 1万+
目前路径规划存在的问题主要为，此外传统的路径规划算法需要在建立全局地图的基础上进行路径规划，，这种算法导致了感知和决策分离，难以应用到位置环境中，因此后来相关研究者将兴趣放到了智能算法的研究上。一、全局路径规划算法分类——传统算法。
路径规划算法总结
Studying……
08-07 4万+
广度优先算法（Breadth-First-Search, BFS） 广度优先算法实际上已经能够找到最短路径，BFS通过一种从起点开始不断扩散的方式来遍历整个图。可以证明，只要从起点开始的扩散过程能够遍历到终点，那么起点和终点之间一定是连通的，因此他们之间至少存在一条路径，而由于BFS从中心开始呈放射状扩散的特点，它所找到的这一条路径就是最短路径; 启发式搜索 改变广度优先算法原来队列的FIF...
数学建模6——路径规划的各种算法(Dijkstra、Floyd、A*、D*、RRT*、LPA*)
weixin_70267340的博客
09-19 3万+
简单的对路径规划的几种经典算法进行介绍，最后简述了一下各方法的区别
常用的路径规划算法总结
StephenZzzzz的博客
05-05 9712
介绍常用的移动机器人路径规划算法
路径规划算法介绍
CCUT_chao的博客
11-27 3604
路径规划算法传统路径规划算法模拟退火算法人工势场算法模糊逻辑算法禁忌搜索算法智能仿真算法蚁群算法遗传算法人工神经网络粒子群算法总结 传统路径规划算法 传统路径规划算法有：人工势场算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、模糊逻辑算法等。 模拟退火算法 模拟退火算法(Simulated Annealing，简称SA）诞生之初是用于求解复杂系统的能量分布问题lS。美国 IBM 公司物理学家S.Kirkpatrick、C.D.Gelatt和M.P.Vecchi于 1983年发觉复杂系统的能量分布函数和一些组合最优化问题（
路径规划算法简介
weixin_39594441的博客
09-24 1万+
路径规划算法简介 1.涉及问题： 这里的路径规划是指如何寻找一条从给定起点到终点的路径，使机器人沿该路径移动的过程中不与障碍物发生碰撞且路程最短或移动代价最小。 2.简要介绍的算法： 1.遗传算法； 2.模拟退火； 3.人工势场； 4.蚁群算法； 5.RRT; 6.PRM; 7.Dijkstra; 8.A 9.Field D**** 遗传算法 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借...
常用的路径规划算法浅析
AMOVLAB(阿木实验室)
11-19 3795
所谓路径规划，也就是在起点和终点之间找到一条连续的运动轨迹，在尽可能优化路径的同时避开环境中的障碍物。
A*算法的实现 路径规划
11-25
一种A*算法的代码，提供路径规划的参考，用于机器人路径规划与避障
路径规划 rrt 算法
11-23
matlab rrt路径规划算法实现，可以实现快速拓展随机树的规划
路径规划算法综述
咸鱼很渴的博客
12-21 2万+
本文介绍了路径规划算法，包括传统路径规划算法和智能算法，传统算法与智能算法目前都有一定的优缺点和应用场景。目前来看，算法主要问题仍然在于算法收敛速度和容易陷入局部最优化等问题，针对各种算法， 许多学者也都进行了改进，以扩大算法的应用面。相信随着研究的深入，将会有越来越多的算法被提出以及现有算法将会得到更好的改善。
浅谈路径规划算法
热门推荐
AndrewGSD的博客
09-19 12万+
原文地址：http://theory.stanford.edu/~amitp/GameProgramming/ 1导言 1.1算法 1.2Dijkstra算法与最佳优先搜索 1.3A*算法 2启发式算法 2.1A*对启发式函数的使用 2.2速度还是精确度？ 2.3衡量单位 2.4精确的启发式函数 2.4.1预计算的精确启发式函数 2.4.2线性精
常用路径规划算法大全（目录版）
code2day的博客
06-19 1113
AntColonyAlgorithm，简称ACA)的思想来自于对蚁群觅食行为的探索，每个蚂蚁觅食时都会在走过的道路上留下一定浓度的信息素，相同时间内最短的路径上由于蚂蚁遍历的次数多而信息素浓度高，加上后来的蚂蚁在选择路径时会以信息素浓度为依据，起到正反馈作用，因此信息素浓度高的最短路径很快就会被发现。它是用一些被称为元素的基本图形来划分空间，以每两点间的中垂线来确定元素的边，最终把整个空间划分成结构紧凑的voronoi图，而后运用算法对多边形的边所构成的路径网进行最优搜索。
路径规划算法分类树状图
05-16
### 路径规划算法分类 路径规划算法可以分为多个类别，这些类别的划分基于不同的原则和技术特点。以下是常见的路径规划算法分类，并以树状图的形式展示。 #### 树状图表示 ```mermaid graph TD; A[路径规划算法] --> B[几何方法]; A --> C[采样方法]; A --> D[启发式搜索]; A --> E[生物启发算法]; B --> F[Voronoi图]; B --> G[可视图]; C --> H[RRT (Rapidly-exploring Random Tree)]; C --> I[PRM (Probabilistic Roadmap)]; D --> J[A*算法]; D --> K[Dijkstra算法]; E --> L[蚁群优化]; E --> M[遗传算法]; ``` --- #### 各类算法详解 1. **几何方法** 几何方法主要依赖于环境的几何特性来构建路径模型。 - Voronoi图：通过计算障碍物之间的距离生成安全区域[^5]。 - 可视图：将地图划分为节点和边，利用可见性关系寻找最短路径[^6]。 2. **采样方法** 采样方法适用于高维空间或复杂环境下的路径规划。 - RRT（快速扩展随机树）：通过随机采样逐步逼近目标位置[^7]。 - PRM（概率路线图）：预先构建一张连接可能状态的地图，在线查询时高效找到路径[^8]。 3. **启发式搜索** 启发式搜索结合了代价评估函数和优先级队列技术。 - A*算法：综合考虑已知成本和估计剩余成本，实现高效的全局最优路径搜索[^9]。 - Dijkstra算法：仅关注当前最低累积开销的状态扩展，适合无权重或者正权值的情况[^10]。 4. **生物启发算法** 生物启发算法模仿自然界中的行为模式解决复杂的组合优化问题。 - 蚁群优化：模拟蚂蚁觅食过程中释放的信息素机制完成路径选择[^11]。 - 遗传算法：采用进化论的思想，通过对种群个体的选择、交叉与变异操作得到近似解[^12]。 --- ### 示例代码片段 以下是一个简单的A*算法伪代码示例： ```python def a_star(start, goal, heuristic_func): open_set = PriorityQueue() open_set.put((0, start)) came_from = {} g_score = {start: 0} while not open_set.empty(): current = open_set.get()[1] if current == goal: return reconstruct_path(came_from, current) for neighbor in get_neighbors(current): tentative_g_score = g_score[current] + distance_between(current, neighbor) if neighbor not in g_score or tentative_g_score < g_score[neighbor]: came_from[neighbor] = current g_score[neighbor] = tentative_g_score f_score = tentative_g_score + heuristic_func(neighbor, goal) open_set.put((f_score, neighbor)) return None # No path found ``` --- ### 总结 路径规划算法可以根据其核心思想和技术手段划分为多种类型，每种类型的适用范围有所不同。几何方法适合简单二维平面；采样方法擅长处理连续高维空间；启发式搜索能够提供较优的时间性能；而生物启发算法则更倾向于求解大规模离散优化问题。 ---
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