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全局与局部路径规划
资料介绍
路径规划是机器人、自动驾驶、无人机等智能系统实现自主移动的核心技术之一，其目标是在给定环境中为智能体找到一条从起点到终点的最优或次优路径，同时满足避障、能耗、时间等约束条件。根据规划范围和时效性的不同，路径规划可分为全局路径规划和局部路径规划两大类。二者在技术方法、应用场景和性能要求上存在显著差异，但通常需要协同工作以实现智能体的高效导航。
一、全局路径规划
1.1 定义与特点
全局路径规划（Global Path Planning）是指在已知环境地图的前提下，根据起点和终点位置，在全局范围内规划出一条宏观的、可行的路径。其主要特点包括：
· 环境已知性：依赖于预先构建的全局环境地图，地图中包含障碍物的位置、尺寸等先验信息。
· 规划范围广：考虑整个环境空间，生成从起点到终点的完整路径。
· 计算复杂度高：由于需要处理全局信息，算法的时间和空间复杂度通常较高，尤其在大规模环境中。
· 路径最优性：更注重路径的整体最优性，如最短距离、最少能耗等，但可能对局部动态障碍物的响应不足。
1.2 常用算法
全局路径规划算法种类繁多，以下是几种典型的算法：
· Dijkstra算法：一种基于图论的最短路径算法，通过遍历所有可能的节点，找到从起点到终点的最短路径。该算法具有完备性和最优性，但计算效率较低，适用于小规模静态环境。
· A*算法：在Dijkstra算法的基础上引入启发函数，通过估计节点到终点的代价来引导搜索方向，大大提高了搜索效率。A*算法是目前应用最广泛的全局路径规划算法之一，具有较好的最优性和效率平衡。
· Floyd-Warshall算法：一种动态规划算法，可一次性计算出图中所有节点对之间的最短路径。该算法时间复杂度较高（O(n³)），适用于节点数量较少的环境。
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