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路径规划算法是什么
在科技飞速发展的今天，路径规划算法就像一个隐形的幕后英雄，默默推动着众多前沿技术的进步。
想象一下，你坐在自动驾驶汽车里，车辆轻松地穿梭在繁忙的街道，精准地躲避着行人与其他车辆，
最终平稳地抵达目的地；又或者是在工厂中，机器人有条不紊地搬运着货物，灵活地绕过各种障碍物
，高效地完成生产任务。这些看似神奇的场景，背后都离不开路径规划算法的支持。
路径规划算法，简单来说，就是在给定的环境中，为一个运动实体（比如车辆、机器人等）寻找一条
从起始点到目标点的最优或近似最优路径的方法。这个路径可不是随意选择的，它要满足各种各样的
条件，像避开障碍物、路径最短、时间最少、能耗最低等等。在自动驾驶领域，路径规划算法是确保
车辆安全行驶的关键。它需要综合考虑道路状况、交通规则、其他车辆和行人的动态等因素，实时规
划出最佳的行驶路线，避免碰撞和拥堵，保障乘客的安全和舒适。在机器人导航方面，无论是工业机
器人在工厂里的操作，还是服务机器人在家庭中的工作，路径规划算法都能让它们在复杂的环境中自
由移动，准确地完成任务。
主要路径规划算法大盘点
路径规划算法根据应用场景和实现方式的不同，可以分为全局路径规划算法和局部路径规划算法。这
两种算法各有千秋，在不同的情况下发挥着重要作用。
全局路径规划算法
全局路径规划算法的目标是在已知环境地图的情况下，找到一条从起始点到目标点的最优路径。就像
是你在出发前，通过地图软件规划出的从家到目的地的全程路线。它的优点是能够考虑全局信息，找
到理论上的最优解。但缺点也很明显，计算量通常较大，而且对地图的准确性依赖较高。一旦地图信
息有误或者环境发生变化，规划出的路径可能就不再适用。常见的全局路径规划算法有 Dijkstra 算法
和 A * 算法。
