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🔥 内容介绍
一、核心痛点：机器人路径规划的核心需求与算法适配场景
机器人在室内导航、工业巡检、仓储搬运等场景中，路径规划需解决三大核心问题：
避障可靠性：精准规避静态 / 动态障碍物，无碰撞风险；
路径最优性：最短路径（能耗最低）、平滑路径（运动成本低）；
实时性：复杂环境下快速生成路径，适配动态场景。
不同算法的核心适配场景存在显著差异：
A-star：适用于已知环境、静态障碍物、追求最优路径的场景（如室内 AGV 导航）；
PRM（概率路线图）：适用于高维空间、复杂障碍物、多查询场景（如机械臂运动规划）；
RRT（快速扩展随机树）：适用于未知 / 部分未知环境、动态障碍物、快速探索场景（如户外移动机器人）；
人工势场法：适用于简单环境、实时性要求高、路径平滑的场景（如无人机低空飞行）。
二、四大经典算法：核心原理与实现步骤
（一）A-star 算法：启发式最优路径规划
- 核心原理
A-star 是基于 “启发式搜索” 的路径规划算法，通过评估函数引导搜索方向，平衡 “路径成本” 与 “启发信息”，确保找到最优路径。
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（二）PRM 算法：概率采样的高维空间规划
- 核心原理
PRM 通过 “概率采样 + 图搜索” 解决高维空间（如 3D / 机械臂关节空间）路径规划问题，分为 “离线构建路线图” 与 “在线查询路径” 两阶段，适用于多查询场景。
核心思想：在自由空间中随机采样节点，连接相邻节点形成路线图，再通过 A-star 等算法在路线图中搜索起点到终点的路径。
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（三）RRT 算法：快速探索的随机树规划
- 核心原理
RRT 通过 “随机采样 + 树扩展” 快速探索未知 / 动态环境，无需预构建路线图，适用于单查询、动态障碍物场景。
核心思想：以起点为根节点，每次随机采样一个目标点，将树向该点扩展一个新节点，重复扩展直至树触及终点。
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四）人工势场法：实时平滑的路径规划
- 核心原理
人工势场法模拟 “引力 - 斥力” 作用，机器人在目标点的引力与障碍物的斥力共同作用下，沿势场梯度方向运动，生成平滑路径，实时性强。
引力场：目标点对机器人的引力，引导机器人向目标运动；
斥力场：障碍物对机器人的斥力，避免机器人碰撞障碍物。
- 关键实现步骤
势场建模：
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⛳️ 运行结果
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📣 部分代码
function h=distanceCost(a,b)
h = sqrt((a(:,1)-b(:,1)).^2 + (a(:,2)-b(:,2)).^2 );
🔗 参考文献
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