机器人路径规划

路径规划是指机器人在给定环境中选择一条最优路径以达到目标位置的过程。机器人的路径规划通常分为离线规划和在线规划两种方式。

离线规划是在事先对环境进行建模和路径搜索，得到一条最短路径后再执行。这种方式适用于环境不变的情况下，可以大大节省运行时间。常见的离线规划算法有A*算法、Dijkstra算法、DP算法等。

A*算法是一种基于图搜索的启发式算法，通过边缘耗散和启发函数来估计当前节点到目标节点的代价，选择最小的代价进行搜索，有效避免了过多不必要的搜索过程，提高了搜索效率。

Dijkstra算法是一种用于单源最短路径的贪心算法，每次选择距离起点最近的节点进行扩展，直到扩展到目标节点为止。虽然Dijkstra算法可以得到最短路径，但是在图较大时计算复杂度较高。

DP算法是一种可用于解决最优化问题的动态规划算法，通过将原问题分解为多个子问题并按照一定顺序解决，最终得到最优解。DP算法在路径规划中使用较少，主要适用于路径规划中存在多个目标点的情况。

在线规划则是指机器人在运行过程中实时根据环境的变化进行路径规划。这种方式适用于环境变动较大的情况，如动态避障、实时路径规划等。常见的在线规划算法有重规划算法、D*算

法等。

重规划算法是一种基于局部修复的在线规划算法，当机器人发现当前路径不可行时，会通过对当前路径进行修改来避免障碍物。这种方式可以有效解决静态障碍物的避障问题。

D*算法是一种基于图搜索的在线规划算法，不断更新环境信息以适应环境变化。D*算法可以通过引入新的目标点或修正当前路径中的节点来实现更新。

总而言之，路径规划是机器人运动中的重要一环，离线规划适用于静态环境，在线规划适用于动态环境。不同的路径规划算法适用于不同的环境和需求，通过选择合适的路径规划算法可以使机器人高效、安全地完成任务。