路径规划算法综述

本文主要记录在调研移动机器的路径规划时找到的相关的算法。

A*算法的详解

https://blog.csdn.net/hitwhylz/article/details/23089415

扫地机器人中用到的路径规划算法

https://www.leiphone.com/news/201606/p4rtD88yiYVQT6F9.html

导航和路径规划综述

https://blog.csdn.net/david_han008/article/details/68926189

Dijkstra算法与A*算法简介

https://blog.csdn.net/dazhushenxu/article/details/77833023

路径规划学习入门

https://blog.csdn.net/dazhushenxu/article/details/77833023

这里边介绍的算法太多了,每一种算法都有优缺点,到底选择那种路径规划算法要根据自己的应用场景进行选择,通过这一段时间的调研发现对于常规的路径规划,一般选择A*,Dijkstra,D*,以及RRT、ACO等算法基本上就可以解决的问题了。所以接下来要做的工作是弄清楚上述的这几种算法的具体的工作原理,以及编程实现这几种算法。

参考网上给出的一些教程和实例,关键是要有自己的理解!

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原文地址:https://www.cnblogs.com/yunlongzhang/p/9221621.html

时间: 2024-11-05 16:04:20

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PRM路径规划算法

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基于分层路网的路径规划算法

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路径规划

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机器人自主移动的秘密:SLAM与路径规划有什么关系?(三)

博客转载自:https://www.leiphone.com/news/201612/lvDXqY82OGNqEiyl.html 雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者SLAMTEC(思岚科技公号slamtec-sh)技术顾问,专注SLAM及相关传感器研发应用. 我们先来看看SLAM与路径规划的关系 实际上,SLAM算法本身只是完成了机器人的定位和地图构建两件事情,与我们说的导航定位并不是完全等价的.这里的导航,其实是SLAM算法做不了的.它在业内叫做运动规划(Motion Planning).

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下面的每个资源都是我亲身学过的,且是网上公开公认最优质的资源.下面的每个学习步骤也是我一步步走过来的.希望大家以我为参考,少走弯路.请大家不要浪费时间找非常多的资料,只看最精华的! 综述,机器学习的自学简单来说分为三个步骤前期:知识储备包括数学知识,机器学习经典算法知识,编程技术(python)的掌握中期:算法的代码实现后期:实战水平提升机器学习路径规划图 一.数学基础很多人看到数学知识的时候就望而却步,数学是需要的,但是作为入门水平,对数学的要求没有那么的高.假设你上过大学的数学课(忘了也没事

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