slam路径规划算法有哪些

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）路径规划算法通常包括以下几种：

1. 基于图优化的路径规划算法：这种算法将机器人的运动和传感器数据转换成一个图形式，然后使用图优化算法来计算最优路径。常见的算法包括GTSAM和PoseGraph。

2. 基于粒子滤波的路径规划算法：这种算法使用粒子滤波器来估计机器人的位置，然后使用规划算法计算最优路径。常见的算法包括FastSLAM和Particle Swarm Optimization。

3. 基于规划的路径规划算法：这种算法使用规划器来计算机器人的最优路径。常见的算法包括A*算法和Dijkstra算法。

4. 基于深度学习的路径规划算法：这种算法使用深度学习技术来学习地图和机器人运动之间的关系，然后根据目标位置计算最优路径。常见的算法包括DeepSLAM和Deep Reinforcement Learning。

需要注意的是，SLAM路径规划算法的选择取决于具体的应用场景和任务要求。