全局路径规划和局部路径规划的区别

全局路径规划和局部路径规划是机器人路径规划中的两种不同的方法。

全局路径规划是指机器人在开始移动之前，对整个环境进行探索和规划，计算出从起点到终点的最优路径，以及在路径上的避障策略。全局路径规划考虑的是整个环境的信息，因此具有一定的计算复杂度。全局路径规划一般适用于静态环境下，机器人需要完成长时间移动任务的场景。

局部路径规划是指机器人在移动过程中，根据当前的传感器信息和机器人的状态，对机器人的下一步移动进行规划。局部路径规划考虑的是局部环境的信息，因此计算速度快，但是可能无法找到全局最优解。局部路径规划一般适用于动态环境下，机器人需要实时进行避障的场景。

总的来说，全局路径规划和局部路径规划是机器人路径规划中两种不同的方法，需要根据具体情况进行选择和应用。在静态环境下，全局路径规划可以提供较好的路径规划效果；在动态环境下，局部路径规划可以实现实时避障和规划。

相关问题

全局路径规划和局部路径规划

全局路径规划和局部路径规划是机器人导航中的两个重要概念。

全局路径规划是指在整个地图范围内寻找从起点到目标点的最佳路径。常用的算法包括Dijkstra算法、A*算法、D*算法和RRT算法等。Dijkstra算法是一种广度优先搜索算法，以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止\[1\]\[3\]。A*算法是一种启发式搜索算法，通过估计从当前节点到目标节点的代价来选择下一个节点，以减少搜索的范围\[1\]\[3\]。D*算法是一种增量式路径规划算法，可以在环境发生变化时进行快速更新\[1\]。RRT算法是一种基于采样的路径规划算法，通过随机采样和树结构的构建来搜索路径\[1\]。

局部路径规划是指在已知全局路径的情况下，根据当前机器人的状态和环境信息，生成机器人在短时间内的可执行轨迹。常用的算法包括基于曲线拟合的算法、基于数值优化的算法和基于人工势场的算法等\[1\]\[2\]。基于曲线拟合的算法可以使用圆弧与直线、多项式曲线、样条曲线和贝塞尔曲线等来拟合路径\[1\]\[2\]。基于数值优化的算法通过定义目标函数和约束条件来描述和求解路径规划问题\[1\]。基于人工势场的算法利用虚拟的势场来引导机器人避开障碍物并达到目标点\[1\]\[2\]。

总结起来，全局路径规划是在整个地图范围内寻找最佳路径，常用的算法包括Dijkstra算法、A*算法、D*算法和RRT算法；局部路径规划是在已知全局路径的情况下，根据当前机器人的状态和环境信息生成可执行轨迹，常用的算法包括基于曲线拟合的算法、基于数值优化的算法和基于人工势场的算法\[1\]\[2\]\[3\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [轨迹规划综述](https://blog.csdn.net/naone666/article/details/124208832)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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全局路径规划和局部路径规划算法

全局路径规划（Global Path Planning）和局部路径规划（Local Path Planning）是机器人自主导航中的两个关键步骤。

1. **全局路径规划**：
全局路径规划是指为机器人从起点到目标点设计一条整体路线的过程。它关注的是大范围、长远的目标，并不考虑具体的环境细节。常用的全局路径规划算法有A*搜索算法、Dijkstra算法、RRT（快速随机树）算法等。这些算法通常用来生成一条最短或效率最高的潜在路径，但可能不是最优解，因为它们假设了完美的信息模型。

2. **局部路径规划**：
局部路径规划是在已经确定的全球路径基础上，细化出一段段可执行的具体路线。由于实际环境中存在障碍物，局部路径规划会处理这些问题，如使用避障算法（如D*、PRM-RRT等）对已有的粗略路径进行修正，使其避开障碍物并保持连续性和安全性。这个阶段往往结合传感器数据，比如激光雷达或摄像头，实时更新路径。