局部路径规划算法 局部路径规划算法 局部路径规划算法有哪些

局部路径规划算法是指在机器人运动过程中，根据机器人周围环境信息，计算出机器人在当前位置到达目标位置的一条可行路径。常见的局部路径规划算法包括但不限于以下几种：
1. VFH算法：该算法主要根据传感器的观测数据，更新占用栅格地图，然后计算下一步的运动方向。
2. EB算法：该算法是一种基于人工势场的方法，通过计算机器人周围环境的势场，来确定机器人的运动方向。
3. DWA算法：该算法是一种基于动态窗口的方法，通过计算机器人在不同速度下的轨迹，来确定机器人的最佳速度和方向。
4. A*算法：该算法是一种基于图搜索的方法，通过搜索机器人周围的状态空间，来确定机器人的最佳路径。
5. RRT算法：该算法是一种基于随机采样的方法，通过随机采样机器人周围的状态空间，来生成一棵树，从而确定机器人的最佳路径。

相关问题

采样算法的局部路径规划算法有哪些

常见的局部路径规划算法包括以下几种采样算法：

1. RRT（Rapidly-exploring Random Tree）：通过随机采样和树生长来构建路径，具有快速探索空间的能力。

2. PRM（Probabilistic Roadmap）：通过随机采样和连接采样点构建道路图，再进行路径规划。

3. SBL（Single-Query Bidirectional Lazy）：基于双向搜索的惰性算法，通过随机采样和连接采样点来构建搜索图。

4. EST（Expansive Space Trees）：基于搜索空间的扩张性，通过随机采样和树生长来构建路径。

5. FMT（Fast Marching Trees）：基于快速行进的树生长，通过随机采样和树生长来构建路径。

这些算法在机器人路径规划和自动驾驶等领域得到广泛应用。

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。