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个重要概念。

全局路径规划是指机器人在开始运动前，根据环境地图和起点终点之间的要求，计算出一条从起点到终点的全局路径。全局路径规划的目的是为了保证机器人能够从起点到达终点，并且在这个过程中避免碰撞障碍物。全局路径规划通常使用的算法包括A*算法、Dijkstra算法和深度优先搜索算法等。

局部路径规划是指机器人在行进过程中，根据环境变化和机器人当前位置的变化，调整机器人的行进方向，使得机器人能够避开障碍物，保持在全局路径上。局部路径规划通常使用的算法包括速度障碍法、基于梯度的方法和模型预测控制方法等。

总的来说，全局路径规划是机器人在开始运动前做的规划，而局部路径规划是机器人在行进过程中根据环境变化做出的实时调整。

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。