路径规划是机器人自主导航的核心技术，旨在为机器人找到从起点到目标点的最优或可行路径。以下是关键知识点梳理：

1. 基本概念 🗺️

  • 全局路径规划：在已知地图环境下，计算机器人从起点到终点的完整路径
  • 局部路径规划：实时避障，调整局部轨迹（如使用传感器数据）
  • 关键指标：路径长度、安全性、实时性、能耗

📌 扩展阅读：机器人运动学基础 可帮助理解路径规划的底层原理

2. 常见算法 🧠

算法类型 适用场景 特点
A*算法 网格地图 �启发式搜索，兼顾最优性和效率
Dijkstra 无权重图 确保找到最短路径
RRT（快速扩展随机树） 高维空间 避障能力强，适合复杂环境
Potential Fields 实时避障 计算简单但易陷入局部最优

3. 实战步骤 🛠️

  1. 构建环境地图（使用激光雷达或视觉数据）
  2. 设置起点与目标点（标记为 start 和 goal）
  3. 选择规划算法并运行
  4. 路径优化（如平滑处理或碰撞检测）
  5. 导航执行（结合运动控制模块）
机器人路径规划示意图

4. 工具推荐 🛰️

  • ROS（Robot Operating System）中的 move_base 模块
  • MATLAB 的 Robotics Toolbox
  • Gazebo 进行仿真测试

📌 进阶学习：机器人路径规划实战项目 提供代码示例与仿真环境配置指南

5. 常见问题 ❓

  • 路径卡死：检查地图障碍物标记是否准确
  • 算法效率低：尝试优化搜索空间或使用并行计算
  • 路径不平滑：使用样条插值或路径后处理技术
路径规划算法对比

通过掌握这些基础，您将能够构建机器人自主导航系统！🚀