实时路径规划是机器人自主导航的核心技术之一，通过动态环境建模与算法优化，使机器人能够在复杂场景中快速决策移动路线。以下是关键知识点：
🧠 基本概念
- 实时性：规划过程需在限定时间内完成，适应动态障碍物变化
- ROS框架：提供
move_base、global_planner、local_planner等模块支持 - 环境感知：依赖激光雷达（
sensor_msgs/LaserScan）或视觉数据实时更新地图
🧩 常用算法对比
| 算法 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| A* | 启发式搜索，保证最优解 | 静态地图下的全局规划 |
| Dijkstra | 无启发式，计算最短路径 | 简单拓扑结构环境 |
| RRT | 随机树搜索，适应高维空间 | 动态障碍物密集场景 |
| Hybrid A* | 综合A*与样条曲线 | 轮式机器人路径平滑优化 |
📌 ROS实现关键模块
- 代价地图（Costmap）
- 通过
costmap_2d动态标注可行走区域 - 📎 深入解析代价地图配置
- 通过
- 全局规划器（Global Planner）
- 使用
global_planner进行路径搜索 - 📎 ROS导航栈原理图
- 使用
- 局部规划器（Local Planner）
dwa_local_planner实现动态避障- 📎 实时避障算法详解
🧪 实战技巧
- 仿真测试：推荐使用
Gazebo模拟动态环境 - 参数调优：调整
base_local_planner的max_trans_vel等参数提升响应速度 - 可视化工具：通过
rviz实时观察路径规划效果
📌 相关扩展阅读
📌 提示：路径规划需结合SLAM技术实现环境建模，可参考SLAM入门教程进一步学习。