静态路径规划和动态路径规划

静态路径规划和动态路径规划是在机器人、自动驾驶和物流领域中常见的路径规划方法。

静态路径规划是在事先已知环境信息的情况下，通过算法寻找到达目标位置的最优路径。这种方法适用于环境变化较慢、不需要实时决策的场景。在静态路径规划中，常用的算法包括最短路径算法（如Dijkstra算法和A*算法）、最小生成树算法（如Prim算法和Kruskal算法）等。

动态路径规划则是在实时环境中，根据即时的感知数据和环境变化信息，进行路径规划和决策。这种方法适用于实时性要求较高、环境变化较快的场景。在动态路径规划中，常用的算法包括基于模型的预测和规划、基于启发式搜索的规划（如RRT算法和RRT*算法）等。

总的来说，静态路径规划适用于事先已知环境的情况下，动态路径规划适用于实时感知和环境变化的情况下。在实际应用中，根据具体场景和需求选择合适的路径规划方法是很重要的。