机器人技术中常用的一些路径规划算法
导读
本文分享了在github开源的一个存储库，包含了机器人技术中常用的一些路径规划算法，大部分代码由python实现，每种算法都配有相关动画的运行过程。
在机器人研究领域，给定某一特定任务之后，如何规划机器人的运动方式至关重要。
最近，github 上开源了一个存储库，该库实现了机器人技术中常用的一些路径规划算法，大部分代码是用 python 实现的。值得一提的是，开发者用 plotting 为每种算法演示了动画运行过程，直观清晰。
项目地址：
https://github.com/zhm-real/pathplanning
该开源库中实现的路径规划算法包括基于搜索和基于采样的规划算法，具体目录如下图所示：
基于搜索的路径规划算法
基于搜索的路径规划算法已经较为成熟且得到了广泛应用，常常被用于游戏中人物和移动机器人的路径规划。
最佳路径优先搜索算法
dijkstra 算法
a * 搜索算法
双向 a * 搜索算法
重复 a * 搜索算法
anytime repairing a* (ara*) 搜索算法
实时学习 a * 搜索（lrta*）算法
实时适应性 a * 搜索（rtaa*）算法
动态 a * 搜索（d*）算法
终身规划 a * 搜索算法
anytime d * 搜索算法：变动较小
anytime d * 搜索算法：变动较大
基于采样的路径规划算法
与基于搜索不同，基于采样的路径规划算法不需要显式构建整个配置空间和边界，并且在高维度的规划问题中得到广泛应用。
快速随机搜索树（rrt）算法
目标偏好 rrt 算法
双向快速扩展随机树（rrt_connect）算法
extended_rrt 算法
动态 rrt 算法
n = 10000 时，rrt * 算法
n = 1000 时，rrt*-smart 算法
快速行进树（fmt*）算法
n =1000 时，informed rrt * 算法
batch informed 树（bit*）算法
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铁电存储器的优势和发展趋势分析
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机器人技术中常用的一些路径规划算法
程序下载接口的区别----JTAG vs SWD
典型应用及常见拓扑特点介绍
了解锁相环（PLL）瞬态响应 如何优化锁相环（PLL）的瞬态响应？
汽车激光雷达技术面临的机遇和挑战是什么
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64位RISC-V CPU发展现状和未来前景
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