机器人技术中常用的一些路径规划算法
导读
本文分享了在GitHub开源的一个存储库，包含了机器人技术中常用的一些路径规划算法，大部分代码由Python实现，每种算法都配有相关动画的运行过程 。
在机器人研究领域，给定某一特定任务之后，如何规划机器人的运动方式至关重要 。
最近，GitHub 上开源了一个存储库，该库实现了机器人技术中常用的一些路径规划算法，大部分代码是用 Python 实现的 。值得一提的是，开发者用 plotting 为每种算法演示了动画运行过程，直观清晰 。
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基于搜索的路径规划算法
基于搜索的路径规划算法已经较为成熟且得到了广泛应用，常常被用于游戏中人物和移动机器人的路径规划 。
最佳路径优先搜索算法
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Dijkstra 算法
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A * 搜索算法
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双向 A * 搜索算法
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重复 A * 搜索算法
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Anytime Repairing A* (ARA*) 搜索算法
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实时学习 A * 搜索（LRTA*）算法
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实时适应性 A * 搜索（RTAA*）算法
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动态 A * 搜索（D*）算法
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终身规划 A * 搜索算法
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Anytime D * 搜索算法：变动较小
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Anytime D * 搜索算法：变动较大
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基于采样的路径规划算法
与基于搜索不同，基于采样的路径规划算法不需要显式构建整个配置空间和边界，并且在高维度的规划问题中得到广泛应用 。
快速随机搜索树（RRT）算法
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目标偏好 RRT 算法
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双向快速扩展随机树（RRT_CONNECT）算法
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Extended_RRT 算法
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动态 RRT 算法
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N = 10000 时，rrt * 算法
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N = 1000 时，rrt*-Smart 算法
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快速行进树（FMT*）算法
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N =1000 时，Informed rrt * 算法
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Batch Informed 树（BIT*）算法
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【机器人技术中常用的一些路径规划算法】 责任编辑：lq
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