qq_45875106的博客

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。

文章目录前言一、传统路径规划算法二、图形学方法三、智能仿生算法四、其他算法总结前言移动机器人的自动探索需要对机器人进行路径规划，移动机器人的路径规划问题始于20世纪60年代。路径规划作为机器人导航最基本的环节之一，是目前很多技术领域研究的热点，具有广阔的应用前景和科研价值，而路径规划算法的研究是其中的核心内容。路径规划的主要任务是从一个初始点出发，然后按照特定的问题需求，寻找到一系列的动作在保证无碰撞、安全的情况下，到达任务的目标点为止。路径规划的核心就是算法的设计，根据对环境信息的把握程度可把路径

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

例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用。