路径规划可以没有全局嘛

可以的，路径规划不一定需要全局信息。在某些情况下，只需要局部信息就可以进行路径规划。例如，在一个有限的环境中，只需要考虑当前位置和周围的障碍物即可确定下一步的最佳路径。这种局部路径规划常用于机器人导航、无人车驾驶等领域，它可以通过传感器获取周围环境信息，然后根据这些信息进行实时的路径规划和避障。相比于全局路径规划，局部路径规划更加简单高效，但也有一定的局限性。如果需要考虑全局信息，比如长距离导航或者复杂环境下的路径规划，就需要使用全局路径规划算法。

相关问题

局部路径规划和全局路径规划

局部路径规划和全局路径规划都是机器人导航中的重要问题。局部路径规划是指机器人在已知地图的情况下，根据当前位置和目标位置之间的障碍物信息，规划出一条从当前位置到目标位置的安全路径。全局路径规划则是指机器人在未知环境中，根据已知地图和目标位置，规划出一条从起点到终点的最优路径。

局部路径规划通常采用的算法有：DWA（Dynamic Window Approach）、VFH（Vector Field Histogram）、LQR（Linear Quadratic Regulator）等。这些算法都是基于机器人当前状态和周围环境信息进行决策，以保证机器人能够安全地到达目标位置。

全局路径规划通常采用的算法有：A*、Dijkstra、RRT（Rapidly-exploring Random Tree）等。这些算法都是基于已知地图和目标位置进行决策，以找到一条最优路径。

实现机器人的路径规划，可以没有全局路径规划但是有局部路径规划吗

可以，机器人的路径规划可以分为全局路径规划和局部路径规划两个阶段。

全局路径规划是指机器人根据起点和终点之间的环境信息，通过算法计算出一条全局最优路径。这个路径考虑了整个环境的障碍物、地形等因素，并且在规划过程中将全局目标与机器人当前位置考虑在内。常见的算法有A*算法、Dijkstra算法等。

局部路径规划是指机器人在实际运动过程中，根据实时感知到的环境信息进行调整，以避免碰撞或者调整行进方向。这个过程通常是在机器人控制循环中进行的，并且基于机器人当前位置和目标位置的局部环境信息进行计算和调整。常见的算法有动态窗口法、弥散障碍物法等。

因此，即使没有全局路径规划，只有局部路径规划也能使机器人在实际运动过程中避免碰撞，并根据实时感知到的环境信息进行调整。