路径规划算法从上世纪五六十年代开始到现在一直在不停地向前发展，其主 要思想目前可以分为基于图的路径规划算法、基于采样的路径规划算法和智能仿 生路径规划三种不同的类型，即使目前路径规划技术正在不断进步，但其规划的本 质还是离不开这三种思想，部分路径规划算法的分类关系如图2.4所示。

路径规划算法的发展历程确实可以追溯到早期，它起源于对最优化问题的解决需求，尤其是导航和交通工程领域。主要有以下几个类型的算法：

1. **基于图的路径规划**（Graph-based Planning）：这种方法利用图论中的数据结构，如A*搜索算法（A* Algorithm）、Dijkstra算法等，通过节点间的连接构建图，寻找从起点到终点的最短路径或最优路径。这种方式适用于规则明确、环境静态的情况。

2. **基于采样的路径规划**（Sampling-Based Planning）：比如RRT（Rapidly-exploring Random Tree）和PRM（Probabilistic Roadmap Method），这类算法通过随机生成并扩展树状结构或地图，寻找全局最优解，尤其适合高维空间和复杂环境下的路径规划，因为它们能处理不确定性。

3. **智能仿生路径规划**（Biomimetic Path Planning）：这是受到自然界生物行为启发的策略，例如蚂蚁路径算法（Ant Colony Optimization）或遗传算法（Genetic Algorithms）。这类算法模拟生物群体的行为或自然进化过程来找到解决方案，通常用于解决非线性和约束较多的问题。

尽管技术不断进步，新的算法和技术层出不穷，但基本的规划思路仍然是围绕着这三个核心方向进行拓展和优化。随着深度学习和机器学习的引入，现代路径规划也在探索将这些传统方法与大数据和人工智能结合的新可能性。