基于栅格地图的机器人路径规划算法指南

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基于栅格地图的机器人路径规划算法指南

机器人是一个集感知、规划与控制技术于一体的智能体，其中路径规划起着承上启下的关键作用，效率高、实时性强的路径规划算法对于提高机器人的机动性能具有重要意义。

本课程共8节内容、7个路径规划算法，首先将介绍如何利用Matlab软件快速构建任意尺寸大小、任意障碍物环境的栅格地图场景，以便进行路径规划场景设定；

然后介绍两种经典的全局最优路径规划算法，满足部分学员的全局最优要求；

接着介绍常用的一种快速随机采样路径规划算法；

最后介绍目前较常采用的启发式搜索算法，并深入讲解它的三种经典的改进算法，以实现在动态障碍环境中能够快速、高效的规划路径。

通过本课程的学习，一方面将带大家熟悉常见的几类路径规划算法，了解不同算法的优缺点，逐步掌握基于栅格地图场景的路径规划思路；另一方面为大家提供Matlab源代码，将提高你的Matlab编程技巧，如元胞数组、结构体数组及Matlab函数文件如何灵活运用、论文伪代码如何快速转化为m语言等三类路径规划思想、七种路径规划算法，总有一种适合你的科研课题需求，赶紧进入你的学习之旅吧！

资源目录:

视频
0.课程试看

视频
8.D* Lite算法

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7.LPA*算法

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6.D*算法

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5.A*算法

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4.RRT算法

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3.Floyd算法

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2.Dijkstra算法

视频
1.利用Matlab快速绘制栅格地图