采样算法的局部路径规划算法有哪些

常见的局部路径规划算法包括以下几种采样算法：

1. RRT（Rapidly-exploring Random Tree）：通过随机采样和树生长来构建路径，具有快速探索空间的能力。

2. PRM（Probabilistic Roadmap）：通过随机采样和连接采样点构建道路图，再进行路径规划。

3. SBL（Single-Query Bidirectional Lazy）：基于双向搜索的惰性算法，通过随机采样和连接采样点来构建搜索图。

4. EST（Expansive Space Trees）：基于搜索空间的扩张性，通过随机采样和树生长来构建路径。

5. FMT（Fast Marching Trees）：基于快速行进的树生长，通过随机采样和树生长来构建路径。

这些算法在机器人路径规划和自动驾驶等领域得到广泛应用。

相关问题

局部路径规划算法 局部路径规划算法 局部路径规划算法有哪些

局部路径规划算法是指在机器人运动过程中，根据机器人周围环境信息，计算出机器人在当前位置到达目标位置的一条可行路径。常见的局部路径规划算法包括但不限于以下几种：
1. VFH算法：该算法主要根据传感器的观测数据，更新占用栅格地图，然后计算下一步的运动方向。
2. EB算法：该算法是一种基于人工势场的方法，通过计算机器人周围环境的势场，来确定机器人的运动方向。
3. DWA算法：该算法是一种基于动态窗口的方法，通过计算机器人在不同速度下的轨迹，来确定机器人的最佳速度和方向。
4. A*算法：该算法是一种基于图搜索的方法，通过搜索机器人周围的状态空间，来确定机器人的最佳路径。
5. RRT算法：该算法是一种基于随机采样的方法，通过随机采样机器人周围的状态空间，来生成一棵树，从而确定机器人的最佳路径。

teb算法局部路径规划

Teb (Trajectory Execution Benchmark) 算法是一种针对移动机器人进行局部路径规划的方法，尤其适用于非完整信息环境下的路径跟踪。它结合了轨迹生成（如运动普朗特曲线或RRT*）和动态约束（如速度和加速度限制），旨在解决实时性问题并考虑到机器人的物理特性。

Teb的核心步骤包括：
1. **轨迹生成**：基于初始状态和目标点，生成一条连续平滑的路径。
2. **采样点生成**：从路径上均匀地采样一些关键点作为候选位置。
3. **动态可行性检查**：评估每个采样点是否满足机器人的动力学限制，例如加速度和速度范围。
4. **动态调整**：如果当前点不可行，寻找最近的可行点，并沿着路径调整方向。
5. **实时规划**：在运行过程中不断更新路径，适应新的传感器数据和障碍物变化。

Teb算法的优点在于能够处理复杂环境中的动态规划，并能在实时场景下提供稳定的路径跟踪。然而，它的计算需求相对较高，需要对硬件性能有较好的支持。