全局路径规划算法和局部路径规划算法一起用的好处是什么

全局路径规划算法和局部路径规划算法都是机器人导航领域中常用的算法，两者结合使用可以带来以下好处：

1. 提高路径规划的效率：全局路径规划算法通常会计算整个地图的最优路径，但是这样会消耗大量的计算资源和时间。而局部路径规划算法只需要针对当前机器人所处的局部环境进行计算，效率更高。因此，将两者结合使用可以减小计算量和时间，提高路径规划的效率。

2. 提高路径规划的精度：全局路径规划算法可以计算出整个地图的最优路径，但是由于环境的变化和机器人的运动，实际路径可能与计算出的路径有所偏差。而局部路径规划算法可以根据实际环境和机器人的运动来调整路径，使路径更加精确。

3. 增强路径规划的适应性：全局路径规划算法通常只考虑地图的静态信息，而局部路径规划算法可以根据机器人当前的状态和环境的动态变化进行调整。因此，将两者结合使用可以增强路径规划的适应性，使机器人能够在复杂的环境中更加灵活地行动。

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。

D*算法属于全局路径规划算法还是局部路径规划算法

D*算法是一种混合了全局搜索和局部优化的路径规划算法，它主要用于解决复杂的动态环境中实时的全局路径规划问题。不同于一些简单的局部搜索算法（比如A*算法），D*算法不仅考虑当前的状态，还会考虑到未来的潜在威胁或机会，通过建立一个代价函数来评估从起点到目标点的最短路径。

D*算法的核心思想是在不断扩展的树状搜索结构中，结合了最佳优先搜索（Best First Search，BFS）和贪婪策略，同时维护了一个启发式地图（Heuristic Map），以便更有效地预测未来状态。这使得它能够在保证全局最优解的同时，尽可能快地找到可行路径。

因此，尽管它涉及到局部决策，但整体上D*算法是被归类为一种全局路径规划算法，因为它能够保证最终找到从初始位置到目标位置的全局最优路径。