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一、全局路径规划中的地图
- 1、栅格地图（Grid Map）
- 2、概率图（Cost Map）
- 3、特征地图（Feature Map
- 4、拓扑地图（Topological Map）
二、全局路径规划算法
1、Dijkstra 算法
2、最佳路径优先搜索算法（BFS）
3、A * 搜索算法
- 双向 A * 搜索算法
- 重复 A * 搜索算法
- Anytime Repairing A* (ARA*) 搜索算法
- 实时学习 A * 搜索（LRTA*）算法
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实时适应性 A * 搜索（RTAA*）算法
4、动态 A * 搜索（D*）算法 ——存在动态障碍物时实时进行路径规划
5、终身规划 A * 搜索算法
6、Anytime D * 搜索算法：变动较小
7、Anytime D * 搜索算法：变动较大
8、快速随机搜索树（RRT）算法
9、目标偏好 RRT 算法
10、双向快速扩展随机树（RRT_CONNECT）算法
11、Extended_RRT 算法
12、动态 RRT 算法——动态避障路径规划
13、快速行进树（FMT*）算法
14、Batch Informed 树（BIT*）算法
三、局部路径规划算法
1、人工势场法
2、动态窗口法（DWA，dynamic window approach）
优点：
- 计算复杂度低：考虑到速度和加速度的限制，只有安全的轨迹会被考虑，且每次采样的时间较短，因此轨迹空间较小
- 可以实现避障：可以实时避障，但是避障效果一般
- 适用与差分和全向车模
缺点：
- 前瞻性不足：只模拟并评价了下一步，如在机器人前段遇见“C”字形障碍时，不能很好的避障
- 动态避障效果差： 模拟运动轨迹断，动态避障效果差
- 非全局最优路径： 每次都选择下一步的最佳路径，而非全局最优路径
- 不适用于阿克曼模型车模