机器人路径规划教程

机器人路径规划是机器人领域中的一个重要研究方向，它涉及到如何让机器人在复杂环境中高效、安全地完成路径规划任务。以下是一些关于路径规划的基础知识和常见算法。

常用路径规划算法

1. Dijkstra算法：一种经典的路径规划算法，适用于图结构的环境。
2. A*算法：基于Dijkstra算法的改进，引入了启发式函数，能够更快地找到最优路径。
3. RRT算法：一种随机采样算法，适用于高维空间和复杂环境的路径规划。
4. D Lite算法*：一种动态窗口算法，适用于动态环境中的路径规划。

实践案例

以下是一个使用A*算法进行路径规划的简单示例：

def a_star(start, goal, graph):
    # ... A*算法的实现 ...
    return path

# 图结构
graph = {
    'start': {'A': 1, 'B': 4},
    'A': {'B': 2, 'C': 5},
    'B': {'C': 3, 'D': 2},
    'C': {'D': 1},
    'D': {'goal': 1}
}

# 获取路径
path = a_star('start', 'goal', graph)

扩展阅读

更多关于路径规划的知识，您可以参考以下链接：

• 机器人路径规划概述
• A*算法详解

希望这篇教程能对您有所帮助！🤖