机器人是如何规划路径的？动画演示一下吧
source link: https://www.jiqizhixin.com/articles/2020-11-12-7
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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。
项目地址：
https://github.com/zhm-real/PathPlanning
该开源库中实现的路径规划算法包括 基于搜索和基于采样的规划算法 ，具体目录如下图所示：
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
Dijkstra 算法
A * 搜索算法
双向 A * 搜索算法
重复 A * 搜索算法
Anytime Repairing A* (ARA*) 搜索算法
实时学习 A * 搜索（LRTA*）算法
实时适应性 A * 搜索（RTAA*）算法
动态 A * 搜索（D*）算法
终身规划A * 搜索算法
Anytime D * 搜索算法：变动较小
Anytime D * 搜索算法：变动较大
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
目标偏好 RRT 算法
双向快速扩展随机树（RRT_CONNECT）算法
Extended_RRT 算法
动态 RRT 算法
N = 10000 时，rrt * 算法
N = 1000 时，rrt*-Smart 算法
快速行进树（FMT*）算法
N =1000 时，Informed rrt * 算法
Batch Informed 树（BIT*）算法
参考链接：
https://blog.csdn.net/RoboChengzi/article/details/104096663
http://www.chenjianqu.com/show-137.html
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