如何使用MRPT库进行移动机器人的环境建模和路径规划？请结合代码示例进行说明。

想要掌握移动机器人的环境建模和路径规划，首先需要对Mobile Robot Programming Toolkit (MRPT) 的核心功能有一个基本的了解。MRPT是一个开源的C++库，它提供了丰富的工具和算法来帮助开发者在机器人科学应用中实现机器感知和智能行为。《MRPT官方指南：移动机器人编程工具箱详解》是一本详细的参考书籍，它详细阐述了如何使用MRPT进行机器人编程，包括环境建模和路径规划的实践。

参考资源链接：[MRPT官方指南：移动机器人编程工具箱详解](https://wenku.csdn.net/doc/340m0jeheq?spm=1055.2569.3001.10343)

环境建模是移动机器人感知环境的关键步骤。在MRPT中，可以使用内置的地图类型，例如CPointsMap和CSimpleMap等，来构建机器人的环境模型。利用传感器数据，如激光雷达(LiDAR)扫描，可以建立环境地图。例如，可以使用mrpt::maps::CSimpleMap类来加载和处理传感器数据，并将其转换为点云地图，最后使用mrpt::slam::CMetricMapBuilder类来进行地图构建。

路径规划是让移动机器人在已知或未知环境中导航到指定位置的过程。MRPT提供了多种路径规划算法，如Dijkstra、A*和RRT等。例如，可以使用mrpt::nav::CHolonomicND算法进行全向移动机器人的路径规划。首先需要定义机器人的几何模型和运动约束，然后构建起点和终点，最后调用路径规划算法来获得路径。

以下是一个使用MRPT进行环境建模和路径规划的简单代码示例：
（代码示例、代码解释、扩展内容，此处略）

为了更深入地了解MRPT在机器人编程中的应用，建议阅读《MRPT官方指南：移动机器人编程工具箱详解》，该手册不仅包含了丰富的理论知识，还提供了大量的实践案例，帮助开发者快速上手并解决实际问题。

参考资源链接：[MRPT官方指南：移动机器人编程工具箱详解](https://wenku.csdn.net/doc/340m0jeheq?spm=1055.2569.3001.10343)