有哪些常用的路径规划算法？

常用的路径规划算法包括传统的基于图搜索算法、基于采样的路径规划算法，以及考虑动力学的路径规划算法等[^1]。

1. 传统的路径规划算法：
- Dijkstra算法：Dijkstra算法是一种基于图搜索的最短路径算法，适用于无权图或者权值非负的有向图。它通过不断更新起点到各个节点的最短路径来找到最优路径[^2]。

2. 基于采样的路径规划算法：
- PRM算法：PRM算法（Probabilistic Roadmap）是一种基于采样的路径规划算法，通过在自由空间中随机采样一些点，并建立它们之间的连接关系，构建一个图来表示环境，然后使用图搜索算法来找到最优路径。
- RRT算法：RRT算法（Rapidly-exploring Random Tree）也是一种基于采样的路径规划算法，它通过随机采样和快速扩展树的方式来搜索路径。RRT算法适用于高维空间和复杂环境下的路径规划问题。

3. 考虑动力学的路径规划算法：
- 考虑动力学的路径规划算法主要针对机器人或车辆等具有动力学约束的系统。这些算法会考虑机器人或车辆的动力学特性，如速度、加速度等，以生成符合系统动力学约束的路径。