机器人路径规划怎么学

机器人路径规划可以通过学习三种不同的方法来实现。第一种方法是离散路径规划，它将机器人的工作空间离散化为一个连通图，并使用图搜索算法来计算最佳路径。这种方法非常精确和彻底，但计算成本可能很高，特别是对于大型路径规划问题来说。[1][3]

第二种方法是基于样本的路径规划，它建立在离散规划的基础上，并使用采样和优化技术来搜索最佳路径。这种方法可以在更广泛的情况下应用，并且对于具有不确定性的机器人运动特别有用。[1]

第三种方法是概率路径规划，它考虑了机器人运动的不确定性。这种方法在高度受限的环境或具有敏感或高风险区域的环境中特别有用。它可以帮助机器人避开危险区域并找到安全的路径。[2]

因此，机器人路径规划可以通过学习离散规划、基于样本的路径规划和概率路径规划这三种方法来实现。这些方法可以根据具体的应用场景和需求选择合适的方法来进行路径规划。