全局路径规划和局部路径规划算法

全局路径规划（Global Path Planning）和局部路径规划（Local Path Planning）是机器人自主导航中的两个关键步骤。

1. **全局路径规划**：
全局路径规划是指为机器人从起点到目标点设计一条整体路线的过程。它关注的是大范围、长远的目标，并不考虑具体的环境细节。常用的全局路径规划算法有A*搜索算法、Dijkstra算法、RRT（快速随机树）算法等。这些算法通常用来生成一条最短或效率最高的潜在路径，但可能不是最优解，因为它们假设了完美的信息模型。

2. **局部路径规划**：
局部路径规划是在已经确定的全球路径基础上，细化出一段段可执行的具体路线。由于实际环境中存在障碍物，局部路径规划会处理这些问题，如使用避障算法（如D*、PRM-RRT等）对已有的粗略路径进行修正，使其避开障碍物并保持连续性和安全性。这个阶段往往结合传感器数据，比如激光雷达或摄像头，实时更新路径。

相关问题

全局路径规划算法和局部路径规划算法

全局路径规划算法是指在整个地图环境中寻找从起点到目标点的最优路径的算法。常见的全局路径规划算法包括Dijkstra算法、A*算法、D*算法、LPA*算法等。

局部路径规划算法是指在机器人或车辆运动过程中，在已知的地图中寻找避开障碍物的安全路径的算法。常见的局部路径规划算法包括基于几何的算法如Carrot Chasing算法、DWA算法等。

全局路径规划和局部路径规划的介绍

全局路径规划和局部路径规划都是移动机器人在导航过程中进行路径规划的两种方法。

全局路径规划是在机器人开始移动之前进行的路径规划。在全局路径规划中，机器人可以获得完整的环境信息作为先验知识，包括地图、障碍物位置等。基于这些信息，机器人可以使用各种算法来计算一条从起点到目标点的最优路径。常见的全局路径规划算法包括A-star（A*）算法、Dijkstra算法、遗传算法、蚁群算法等。全局路径规划适用于静态环境，机器人可以提前计算出一条完整的路径，并按照该路径依次前进。

局部路径规划是在机器人实时运动过程中进行的路径规划。在局部路径规划中，机器人只能获取到部分环境信息，无法提前知道障碍物的位置等先验信息。因此，机器人需要具备实时导航和避障能力。局部路径规划算法通过识别环境的动态条件和建立各要素之间的位置关系来处理移动过程中的避障问题。常见的局部路径规划算法包括人工势场法、模糊逻辑、强化学习、动态窗口法等。局部路径规划适用于动态环境，机器人需要不断感知环境的变化并及时调整路径，以避免碰撞或遇到新的障碍物。

全局路径规划和局部路径规划在移动机器人导航中起到了不同的作用。全局路径规划用于计算整个行程的最优路径，而局部路径规划用于实时调整机器人的行进路线以应对动态环境。两者相互补充，共同实现机器人的高效导航和避障能力。

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