大一新生如何做好路径规划，让大学四年更加充实？

路径规划是运动规划的主要研究内容之一。运动规划由路径规划和轨迹规划组成，连线起点位置和终点位置的序列点或曲线称之为路径，构成路径的策略称之为路径规划。 路径规划在很多领域都具有广泛的套用。在高新科技领域的套用有：机器人的自主无碰行动；无人机的避障突防飞行；巡航飞弹躲避雷达搜寻、防反弹袭击、完成突防爆破任务等。在日常生活领域的套用有：GPS导航；基于GIS系统的道路规划;城市道路网规划导航等。在决策管理领域的套用有：物流管理中的车辆问题(VRP)及类似的资源管理资源配置问题。通信技术领域的路由问题等。凡是可拓扑为点线网路的规划问题基本上都可以采用路径规划的方法解决。 基本介绍 中文名 ：路径规划 外文名 ：Path Planning 类目 ：电子信息技术 套用领域 ：高科技、日常生活、物流管理等 常用算法 ：Dijkstra算法、遗传算法等 路径规划问题分类,路径规划的一般步骤,常用算法,传统算法,图形学的方法,智慧型仿生学算法,路径规划套用,离散域范围内的最短路径规划问题,离散域范围内的遍历式最优路径问题,连续域范围内的全局路径规划问题,连续域范围内的局部路径规划问题,连续域范围内的遍历式路径规划问题,路径规划的未来发展, 路径规划问题分类 根据对环境信息的把握程度可把路径规划划分为基于先验完全信息的全局路径规划和基于感测器信息的局部路径规划。其中，从获取障碍物信息是静态或是动态的角度看，全局路径规划属于静态规划(又称离线规划)，局部路径规划属于动态规划(又称线上规划)。全局路径规划需要掌握所有的环境信息，根据环境地图的所有信息进行路径规划；局部路径规划只需要由感测器实时采集环境信息，了解环境地图信息，然后确定出所在地图的位置及其局部的障碍物分布情况，从而可以选出从当前结点到某一子目标结点的最优路径。 根据所研究环境的信息特点，路径规划还可分为离散域范围内的路径规划问题和连续域范围内的路径规划问题。离散域范围内的路径规划问题属于一维静态最佳化问题，相当于环境信息简化后的路线最佳化问题；而连续域范围内的路径规划问题则是连续性多维动态环境下的问题。 路径规划的一般步骤 一般的连续域范围内路径规划问题，如机器人、飞行器等的动态路径规划问题，其一般步骤主要包括环境建模、路径搜寻、路径平滑三个环节。 （1）环境建模。环境建模是路径规划的重要环节，目的是建立一个便于计算机进行路径规划所使用的环境模型，即将实际的物理空间抽象成算法能够处理的抽象空间，实现相互间的映射。 （2）路径搜寻。路径搜寻阶段是在环境模型的基础上套用相应算法寻找一条行走路径，使预定的性能函式获得最优值。 （3）路径平滑。通过相应算法搜寻出的路径并不一定是一条运动体可以行走的可行路径，需要作进一步处理与平滑才能使其成为一条实际可行的路径。 对于离散域范围内的路径规划问题，或者在环境建模或路径搜寻前己经做好路径可行性分析的问题，路径平滑环节可以省去。 常用算法 路径规划的方法有很多，根据其自身优缺点，其适用范围也各不相同。根据对各领域常用路径规划算法的研究，按照各种算法发现先后时序及算法基本原理，将算法大致分为四类:传统算法、图形学的方法、智慧型仿生学算法和其他算法。 传统算法 传统的路径规划算法有：模拟退火算法、人工势场法、模糊逻辑算法、禁忌搜寻算法等。 （1）模拟退火算法（Simulated Annealing），简称SA)是一种适用于大规模组合最佳化问题的有效近似算法。它模仿固体物质的退火过程，通过设定初温、初态和降温率控制温度的不断下降，结合机率突跳特性，利用解空间的邻域结构进行随机搜寻。具有描述简单、使用灵活、运行效率高、初始条件限制少等优点，但存在着收敛速度慢、随机性等缺陷，参数设定是套用过程中的关键环节。 （2）人工势场法是一种虚拟力法。它模仿引力斥力下的物体运动，目标点和运动体间为引力，运动体和障碍物间为斥力，通过建立引力场斥力场函式进行路径寻优。优点是规划出来的路径平滑安全、描述简单等，但是存在局部最优的问题，引力场的设计是算法能否成功套用的关键。 （3）模糊逻辑算法网模拟驾驶员的驾驶经验，将生理上的感知和动作结合起来，根据系统实时的感测器信息，通过查表得到规划信息，从而实现路径规划。算法符合人类思维习惯，免去数学建模，也便于将专家知识转换为控制信号，具有很好的一致性、稳定性和连续性。但总结模糊规则比较困难，而且一旦确定模糊规则线上调整困难，应变性差。最优的隶属度函式、控制规则及线上调整方法是最大难题。 （4）禁忌搜寻算法（TS）是一种全局逐步寻优算法，是对人类智力过程的一种模拟。通过引入一个灵活的存储结构和相应的晋级规则来避免与会搜寻，并通过藐视准则来赦免一些被紧急的优良状态，以实现全局最佳化。 图形学的方法 传统算法在解决实际问题时往往存在着建模难的问题，图形学的方法则提供了建模的基本方法，但是图形学的方法普遍存在着搜寻能力的不足，往往需要结合专门的搜寻算法。图形学的方法有：C空间法、栅格法、自由空间法、voronoi图法等。 （1）C空间法又称可视图空间法，即在运动空间中扩展障碍物为多边形，以起始点、终点和所有多边形顶点间的可行直线连线（ *** 过障碍物的连线）为路径范围来搜寻最短路径。C空间法的优点是直观，容易求得最短路径；缺点是一旦起始点和目标点发生改变，就要重新构造可视图，缺乏灵活性。即其局部路径规划能力差，适用于全局路径规划和连续域范围内的路径规划。尤其适用于全局路径规划中的环境建模。 （2）自由空间法针对可视图法应变性差的缺陷，采用预先定义的基本形状（如广义锥形，凸多边形等）构造自由空间，并将自由空间表示为连通图，然后通过对图的搜寻来进行路径规划。由于起始点和终点改变时，只相当于它们在己构造的自由空间中位置变化，只需重新定位，而不需要整个图的重绘。缺点是障碍物多时将加大算法的复杂度，算法实现困难。 （3）栅格（grid）法，即用编码的栅格来表示地图，把包含障碍物的栅格标记为障碍栅格，反之则为自由栅格，以此为基础作路径搜寻。栅格法一般作为路径规划的环境建模技术来用，作为路径规划的方法它很难解决复杂环境信息的问题，一般需要与其他智慧型算法相结合。 （4） voronoi图是关于空间邻近关系的一种基础数据结构。它是用一些被称为元素的基本图形来划分空间，以每两点间的中垂线来确定元素的边，最终把整个空间划分成结构紧凑的voronoi图，而后运用算法对多边形的边所构成的路径网进行最优搜寻。优点是把障碍物包围在元素中，能实现有效避障，缺点图的重绘比较费时，因而不适用于大型动态环境。 智慧型仿生学算法 处理复杂动态环境信息情况下的路径规划问题时，来自于自然界的启示往往能起到很好的作用。智慧型仿生学算法就是人们通过仿生学研究，发现的算法，常用到的有:蚁群算法、神经网路算法、粒子群算法、遗传算法等。 （1）蚁群算法，（Ant Colony Algorithm简称ACA）的思想来自于对蚁群觅食行为的探索，每个蚂蚁觅食时都会在走过的道路上留下一定浓度的信息素，相同时间内最短的路径上由于蚂蚁遍历的次数多而信息素浓度高，加上后来的蚂蚁在选择路径时会以信息素浓度为依据，起到正反馈作用，因此信息素浓度高的最短路径很快就会被发现。算法通过叠代来模拟蚁群觅食的行为达到目的。具有良好的全局最佳化能力、本质上的并行性、易于用计算机实现等优点，但计算量大、易陷入局部最优解，不过可通过加入精英蚁等方法改进。 （2）神经网路算法是人工智慧领域中的一种非常优秀的算法，它主要模拟动物神经网路行为，进行分散式并行信息处理。但它在路径规划中的套用却并不成功，因为路径规划中复杂多变的环境很难用数学公式进行描述，如果用神经网路去预测学习样本分布空间以外的点，其效果必然是非常差。尽管神经网路具有优秀的学习能力，但是泛化能力差是其致命缺点。但因其学习能力强鲁棒性好，它与其他算法的结合套用己经成为路径规划领域研究的热点。 （3）遗传算法（Geic Algorithms，简称GA）是当代人工智慧科学的一个重要研究分支，是一种模拟达尔文遗传选择和自然淘汰的生物进化过程中的计算模型。它的思想源于生物遗传学和适者生存的自然规律，是按照基因遗传学原理而实现的一种叠代过程的搜寻算法。最大的优点是易于与其他算法相结合，并充分发挥自身叠代的优势，缺点是运算效率不高，不如蚁群算法有先天优势，但其改进算法也是目前研究的热点。 路径规划套用 路径规划的套用领域非常广泛，如：机器人机械臂的路径规划、飞行器航迹规划、巡航飞弹路径规划、旅行商问题（TSP）以及其衍生的各种车辆（VRP）路径规划、虚拟装配路径规划、基于道路网的路径规划、电子地图GPS导航路径搜寻与规划、路由问题等。 离散域范围内的最短路径规划问题 属于离散域范围内最短路径规划的问题有：基于道路网的路径规划问题、电子地图CPS导航路径搜寻规划问题、路由问题等。 （1）基于道路网和基于电子地图GPS导航的路径规划都可视作基于GIS (Geographical Information System)的路径规划问题。这些问题的解决都是从复杂的数据信息中提取出所需道路信息，以路口为节点，道路信息为路径信息，构造出复杂的路径信息拓扑网路，将起始点和目标点定位为这个拓扑网路上两个节点，而后运用路径搜寻算法进行最短路径寻优规划。 （2）路由问题属于通信技术领域研究的重点。路由问题的主要功能是使数据信息顺利地从源节点传送到目标节点。根据Qos的设计需求，可在路径上设定不同的权重，定义路径参数。在网路拓扑结构中稳定高效地搜寻最优路径，快速聚合。实时地进行网路拥堵控制，根据具体情况进行动态路由选择。 （3）从最短路径规划的角度看，这一类问题的特点大同小异，都是在己知路径信息(节点数，路径参数信息，拓扑结构等)情况下，从己知起始节点到目标节点的最优路径路径规划问题，路径信息多为静态信息，即使有信息变动，智慧型算法也有足够的能力进行及时的应变规划。常用的算法有：Dijkstra算法、A*搜寻算法、模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法、粒子群算法、Floyd算法、Fallback算法等。 离散域范围内的遍历式最优路径问题 属于离散域范围内遍历式最优路径的问题有：虚拟装配路径规划、旅行商问题(TSP)以及其衍生的各种车辆问题(VRP)和物流问题等。由于虚拟装配路径规划的核心是装配序列规划问题，而序列规划问题属于典型的TSP问题。 这类问题的一般特点是:己知路径信息为静态信息，对于脚踏车辆问题，起始点唯一，最终目标节点为起始点，中间有多个子目标节点。要求车辆以最短的路径从起始点出发，遍历所有子目标节点后，回到起始点。当然，有的问题是以最短时间或最少费用等为规划目标，这样的路径规划问题可把相应路径信息调整为路径时间信息或路径费用信息，对应节点不变。此外，也有多车辆、多起点、考虑载重等因素的整体调控问题，此类问题是基于脚踏车辆路径规划问题的延展套用。 解决此类路径问题的常用智慧型算法有：蚁群算法、禁忌搜寻算法、模拟退火算法、神经网路算法、遗传算法、粒子群算法等。 连续域范围内的全局路径规划问题 属于连续域范围内全局路径规划图的问题有:机器人机械臂自主移动路径规划、无人机飞行器航迹规划、巡航飞弹航迹规划等。从路径规划角度来看，这类问题都是己知环境信息，且环境信息为静态信息的情况下，如何在安全范围内避开障碍物找到到达目的地的最短路径问题。 解决此类问题通常依靠智慧型算法与环境建模结合使用。直接套用于此类问题的路径规划算法有：可视图法、自由空间法、Voronoi图法、栅格法、惩罚函式法、模拟退火算法等。间接套用的智慧型算法有：A*搜寻算法、蚁群算法、遗传算法、粒子群算法、人工势场法等。 连续域范围内的局部路径规划问题 连续域范围内的局部路径规划和全局路径规划套用领域基本相同，它们在其套用领域内而对的环境不同，解决的问题也不同。局部规划而对的是动态的实时的环境信息，属于线上规划，对算法要求实时性好、高效、稳定，是目前研究的热点。 套用于此类问题的路径规划算法有：蚁群算法、遗传算法、粒子群算法、A*搜寻算法、人工势场法、量子粒子群算法、神经网路算法等。 连续域范围内的遍历式路径规划问题 连续域范围内的遍历式路径规划主要套用于：清洁机器人、草坪修剪机、扫雷机器人、搜救机器人、矿藏探测器等。其特点是：机器人需用最短的路径去覆盖所工作区域的每个角落，要求最大的覆盖率和最小的重复率。解决此类问题需先进行环境建模，最常用的方法是栅格法，后来Neumann de Carvalho R等人发明了模板模型法。 解决此类问题的常用算法有:神经网路算法、A*算法、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。 路径规划的未来发展 随着科学技术的不断发展，路径规划技术而对的环境将更为复杂多变。这就要求路径规划算法要具有迅速回响复杂环境变化的能力。这不是目前单个或单方而算法所能解决问题，因此在未来的路径规划技术中，除了研究发现新的路径规划算法外，还有以下几方而值得关注： （1）先进路径规划算法的改进。任何一种算法在实际套用过程中都要而对诸多困难，特别是自身的局限性。例如：A*算法作为一种启发式搜寻算法具有鲁棒性好，快速回响的特点，但是套用于实际中还是存在弊端，对于A*算法套用于无人机航迹规划时的弊端，李季等提出了改进A*算法，解决了A*算法难以满足直飞限制并且有飞机最小转弯半径等约束的局限性这一问题。 （2）路径规划算法的有效结合（即混合算法）。任何的单一路径规划算法都不可能解决所有实际套用中的路径规划问题，特别是在而对交叉学科的新问题时，研究新算法的难度大，路径规划算法间的优势互补为解决这一问题提供了可能。对于多空间站路径规划问题，金飞虎等把蚁群算法和神经网路方法相结合解决了这一问题，并避免了单纯运用神经网路算法时出现的局部最小问题。 （3）环境建模技术和路径规划算法的结合。而对复杂的二维甚至三维连续动态环境信息时，算法所能做的是有限的，好的建模技术和优秀路径规划算法相结合将成为解决这一问题的一种方法。如栅格法和蚁群算法的结合， C空间法和Dijkstra算法的结合等。 （4）多智慧型体并联路径规划算法设计。随着科学技术的套用发展，多智慧型体并行协作己经得到套用。其中，多机器人协作和双机械臂协作中的路径冲突问题日渐为人们所关注，如何实现其无碰路径规划将成为日后研究的热点之一。

首先打开高德地图并点击右下角的我的。接下来点击页面右上角的设置图标。紧接着点击设置里面的通勤设置。进入后设置起点和目的地。随后在页面里选择要制定路线的目的地。大家可以通过某信的小程序进行搜索，他都可以一次性导入或者手动选取100个地址，然后进行一键规划，系统就会自动将所有的地址按照最佳顺序进行排列，非常的简单好用。打开高德地图app，点击驾车点击加号来输入多个地点输入完成后即可点击顺路规划。第一步：首先百度一下“【优路达路线规划】”打开网站。或者在宫中号搜一下【优路达】也是可以找到的。第二步：创建一个路线名称，也可以是送货名称。第一步，打开高德地图APP，点击左下角“首页”。（如下图所示）第二步，如图所示点击打开“路线”界面。（如下图所示）第三步，先填写好起点和终点，然后点击箭头指向的＋号。高德地图高德地图可以提供全国地图查询，地点搜索，驾车、公交、步行等多种导航方式，一键全网打车，景区语音导览，景区门票酒店预订等服务，是出行和生活的好帮手。

设定固定的目标点进行路径规划的方法分为2步。1、建立轨迹规划坐标系，对自车建立可靠的坐标系。2、XYZ三向以自车车辆中心为原点，以车辆行驶方向的前后为x轴，且向前为正，以车辆行驶方向的两侧为y轴，向右为正，以车辆行驶方向的上下方向为z轴，且向上为正。

智能网联汽车路径规划的一般步骤如下：1、汽车智能化技术发展概述。2、汽车动力学控制理论与方法，包括车辆纵向动力学及控制、车辆侧向动力学及控制、车辆垂向动力学及控制以及车辆综合控制。3、智能汽车传感感知技术。4、汽车先进驾驶辅助技术。5、智能网联汽车技术。6、未来汽车发展趋势。

实现对多个目标的便利。多目标点路径规划技术是移动机器人完成自主导航任务的前提与基础，其目的是实现对多个目标的便利，使移动机器人能在具有障碍物的环境中，按照路径最短的评价标准寻找一条经过所有目标点的无碰撞路径。多目标的路径规划是机器人领域的一个研究方向之一。

根据最优路线直接导航。导航都有默认功能，使用默认路径规划直接导航是软件基于已经建模的地图给我们规划出最优路线直接导航的一种行为。路径规划是指，在具有障碍物的环境中，按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态到目标状态的无碰撞路径。

它主要功能如下：1、实时路况监测：系统会通过传感器、摄像头等设备对道路情况进行实时监测，包括车流量、速度、拥堵情况等信息，并将这些信息反馈给系统。2、路况预测：系统可以通过历史数据和机器学习等技术，对未来道路情况进行预测，可以预判拥堵发生的可能性和拥堵程度，并据此推荐合适的路线。3、路径规划：基于实时的路况监测和预测结果，系统可以自动规划最优路径，根据不同需求（如速度、距离、费用）提供多个路径方案，为用户提供最佳出行方案。

属于。路径规划属于旅行商问题设有N个城镇，已知两个城镇之间的距离，一个销售员自某一城镇出发巡回售货，售货员应如何选择路线，使每个城镇经过一次且仅一次，最后回到出发地，使总行程最短，从图论的角度看，旅行商问题是在加权图中寻找最优哈密尔顿回路问题。

路径规划它的意义是可以提高效率达到效益最大化，。路径规划的研究的目的是对线路的最佳方式选择，以及对成本控制。

【操作指南】精准导航，优路达路线规划带你飞在多个地点进行巡查、配货等工作时，快速、准确的导航至关重要。建议尝试使用“优路达路线规划”，它能帮助你自动规划最佳路线，避免走弯路。另外，支持通过地图选点或excle导入地址等方式进行快速操作，非常方便。（接下来展示操作步骤）PS: 同时也可以生成路线图哈 下面告诉你怎么用第一步：首先某度一下“【优路达 路线规划】”打开网站。或 者在宫中号搜一下【优路达】也是可以找到的。第二步：创建一个路线名称，也可以是送货名称,要注意创建完地址要配置路线哈。第三步：把所有要去的地点都输入进去，或者通过地图选点选上，如果要去的点比较多，可以通过excle直接导入进去，最多可以支持100个地点进行排序，如果涉及到送货，还可以在每个地图上填写上客户的姓名电话备注等信息。但是一定要注意!要用官方的模板哈.第四步：将所有地点导入后，选择好“起点“”终点“然后一键排序就可以了！，优路达就可以自动将所有的地点一键排序好，自动规划出最佳的路线，不会走一点弯路。 总结：如果两三个地点可以通过高德地图、腾讯地图等挨个导航，如果是送货，又是几十个地址，那么用“优路达路线规划“来进行导航是最合适不过的了！

蚁群算法用于路径规划时的优点： 1、采用正反馈机制，使得搜索过程不断收敛，最终逼近最优秀路线。 2、每个个体可以通过释放信息素来改变周围的环境，且每个个体能够感知周围环境的实时变化，个体间通过环境进行间接地通讯。 3、搜索过程采用分布式计算方式，多个个体同时进行并行计算，大大提高了算法的计算能力和运行效率。 4、启发式的概率搜索方式不容易陷入局部最优，易于寻找到全局最优秀线路。 蚁群算法用于路径规划时的缺点： 如果多样性过剩，系统过于活跃，会导致过多的随机运动，陷入混沌状态。如果多样性不够，正反馈过强，会导致僵化，当环境变化时蚁群不能相应调整。

1、首先，在MATLAB界面的地址栏中的地址，在命令行窗口中输入cd，敲击回车也可以查到当前的工作路径。2、其次，修改工作路径的格式命令在命令行窗口中输入pathtool，敲击回车。3、最后，点击添加文件夹，可以通过左侧的按钮移动位置，点击保存生效即可。

蜂鸟众包路径规划使用方法：用蜂鸟众包自带的地图打开，手机的定位功能打开，然后点击我的头像点击位置更新，然后它会自动定位到您所在的城市，就可以用了。

汽车自动驾驶路径规划是基于AI设定的，与人类驾驶者不同的，所有路径规划都是基于一个原始逻辑，所以自动驾驶的的路径规划特点就是统一逻辑。你可以这样理解，AI的路径规划，不是随意的，它一定要有一个基础条件，例如只走大道，只走高速，在这个基础逻辑上，再进行比较，全部的高速，哪一条比较近，在路程相同的情况下，哪一条比较畅通，在这个逻辑上得出一个结论，选定一条道路。这个基础逻辑是由工程师赋予的，在这个逻辑上，诞生了算法，算法产生了路径的规划，所产生的路径规划，在逻辑相同的情况下，是完全一成不变的。这种特性正是AI的逻辑体现。但是从人类的角度看，这种特性是完全机械的，完全理性的。在这个路径规划中，不会有一时兴起，不会有临时变通，甚至不会有执行错误，一切行动，逻辑占据绝对主导地位。从交通运输，办事效率上讲，AI的路径规划是最优选择。但是对于一个想要旅游的驾驶者来说，这将是最无聊的一次行程。

地图不全。根据查询蚂蚁文库得知，凯立德导航路径规划失败是因为地图不全，凯立德有二十多年的地图历史，拥有地图测绘及算法引擎于一体的著名地图服务提供商，马蹄圈针对部标运营商的地图服务需求。

打不开高德地图路径规划示例的原因是:1、后台系统出现故障，导致无法打开。2、操作步骤出错，导致无法打开。高德地图是高德软件有限公司于2011年5月17日推出的一款地图导航产品。

全局路径规划，又可以称之为驾驶任务规划，主要内容为行驶路径范围的规划。全局路径规划会在已知环境中，给自动驾驶汽车规划出一条理想路径，路径规划的精度取决于环境感知模块获取信息的准确度。这是一种事前规划，类似于我们日常生活中常用的“导航”功能：输入出发地与目的地，APP就会自动规划出一条最优路径。

【python实战】 批量获取经纬度-高德地图API 在上篇中，已经批量获得了经纬度信息，现在需要根据经纬度来进行路径规划，想知道两点之间的距离和路程、花费等信息。 这时候就需要用到高德地图API中的路径规划功能了。 同上篇，先构造出获得经纬度函数便于调用。 理解了上篇的请求参数，路径规划就很好理解了。文档中也有详细解释， 路径规划 中包括步行、公交、驾车、骑行、货车路径规划以及距离测量。 这里以公交路径规划为例。 根据必填项： 自己申请到的Key，起终点的经纬度以及城市 ，就可以返回相关的字段信息。 根据返回结果参数，可以提取很多关于路径规划的信息，这里以 起终点步行距离，路线出租车费用，路线时间，路线费用，路线距离 为例。 在主函数中设定起点和终点，并调用返回信息函数，就能得到每个起点到每个终点的 步行距离，路线出租车费用，路线时间，路线费用，路线距离 信息了。 结果以列表的形式返回，结果如图。

1、复杂性：在复杂环境中，尤其是动态时变环境中，车辆的路径规划非常复杂，需要大量的计算。2、随机性：在复杂环境的变化中，往往存在许多随机和不确定因素。3、多约束性：车辆行驶存在几何约束和物理约束。几何约束取决于车辆的形状，而物理约束则取决于车辆的速度和加速度。4、多目标：车辆运动过程中对路径性能有许多要求，如最短路径、最佳时间、最佳安全性能和最低能耗，这些指标之间往往存在冲突，需要系统权衡决策。

路径规划其实分为两种情况，一个是已知地图的，一个是未知地图的。对于已知地图的，路径规划就变成了一个全局优化问题，用神经网络、遗传算法有一些。对于未知地图的，主要就靠模糊逻辑或者可变势场法。对于未知环境能自己构建地图的，也就是各种方法的结合了。

规划路径，使车辆沿车道或者高精度地图规划的轨迹行驶。

汽车智能驾驶路径是可以进行规划的，不过必须在高速公路

全局路径规划，主要算法有1、网格法、2、拓扑法、3、视图法。

路径规划模块需要根据局部环境感知、可用的全局车道级路径、相关交通规则，提供能够将车辆引导向目的地（或目的点）的路径。路径规划可分为全局路径规划方法、局部路径规划方法和混合路径规划方法三种。

在研究路径规划问题时，很多人都不知道运动规划(motion planning)、路径规划(path planning)、轨迹规划(trajectory planning)三者的区别与联系，包括很多国内外学者不区分path planning和trajectory planning其实现在研究的主流应该是motion planning问题，它们的区别可以参考stackexchange问答: Motion planning VS path planning1 motion planning在机器人学中运动规划是指2D或者3D空间中找到使得机器人从起点移动到目标点的有效运动序列(a sequence of valid configurations)的过程，这个运动序列属于配置空间(configuration space)。主流的应用有无人驾驶和机械臂避障运动规划包含配置空间(跟机器人能够完成的动作和姿态有关)、自由空间(环境中能够自由到达的空间)、目标空间、障碍与危险空间。在低维空间中可以使用**基于栅格(grid-based)**的方法，对于高维情况，势场法很好但是容易陷入局部最小值，见知乎，基于采样的方法可以解决局部最小值的问题却无法确定是否不存在任何路径，但是随着花费的时间越来越多失败的可能也会降低。该方法被认为是高维空间中的最新技术。motion planning包含path和trajectory planning两部分，通常情况下是先path然后trajectory，好比使用高德地图到达目的地的过程，高德地图提供path规划，而人在运动的过程中根据实际的路段规划提供trajectory规划，合起来就是motion规划。2 path planning指的是只考虑静态障碍环境生成的路径，好比高德地图生成的路线，它是一个空间路径3 trajectory planning有时也叫route planning，考虑机器人本身的运动能力和中途可能的动态障碍而生成一段时间内的动作序列，比如在高德地图生成路径后行驶期间所决策的速度空间，是一个时空路径。

路径规划分为：1、全局路径规划2、局部路径规划

路径规划技术是汽车自动控制技术的重要组成部分，根据环境信息的己知程度，全局路径规划是对全局环境已知，并根据算法搜索出最优或接近最优的路径。

可视图法的优点是概念直观、简单，缺点是灵活性不好。当目标点或障碍物或起始点发生变化时，需要对视图进行重构，而且障碍物的数目越多，算法越复杂。

是将自动驾驶工作空间分割为具有拓扑特征的子空间，建立拓扑网络，在拓扑网络上找到从起始点到目标点的拓扑路径，最后从拓扑路径中找到几何路径。

运动学上的约束，比如避障，动力学约束，比如速度，加速度，等 在考虑上述条件的情况下，是不能将机器人简单的考虑为一个质点，进行路径规划的 纯学院派的路径规划是不在前端考虑的，但是当动力学约束非常复杂的时候，完全依赖后端进行优化是不现实的。 我们希望点之间的连线是满足动力学 正向方式：离散机器人控制空间，产生很多路径 反向方式：离散机器人状态空间，寻找路径 最开始基于图的搜索算法其实就是对机器人的控制空间的离散化，将机器人的控制空间进行四离散或者八离散 基于采样的搜索算法其实就是对状态空间的离散化，将机器人的状态离散为每个点 首先建立描述机器人状态的微分方程，s" = f(s,u) 首先知道机器人的初始状态s0 1、离散化控制空间，给系统一个固定的u激励，保持一个时间T，正向模拟系统 知道S0，给定u和T，进行模拟，积分就好了，但是没有目标导向，规划效率比较低 2、离散化状态空间，选择一个新状态Sf，从Sf和S0解析出一个轨迹(u,T)，在求解困难的情况下，可以固定时间T，求解u，反向求解系统，难以实现特定的算法，但是效率很高，任务导向性很高 控制空间离散化，从树里选择一点，然后衍生lattice grauph，给定时间，再去往前积分，选择路径 状态空间离散化，选择一点，反算是如何到达的

进入达达骑士版后，点击左上角的图标。在打开的左侧页面中，点击底部的箭头图标。在弹出的选项中，点击设置打开。在设置里面，点击导航地图选项。然后在打开的导航地图页面，选择地图，有高德地图，也有腾讯地图。设置好之后，接单送单的时候就可以直接查看地图了。达达自2014年6月成立以来，始终秉承“使命必达”的信念，深耕最后三公里物流领域。目前业务范围已覆盖全国350多个重要城市，拥有260多万众包配送员，服务包括京东商城、沃尔玛、永辉等60多万家商户。具有配送员多、覆盖城市广、响应速度快、服务质量好、安全可靠等优势。达达APP更名为达达(骑士版)后，更是意味着260多万达达骑士们将在此基础上，为广大用户提供更加高效便捷的同城即时配送服务。

路径和轨迹是不一样的。路径可以是直线，也可以是弧，而轨迹有确定的意义。到一条线段两端距离相等的点的轨迹，是这条线段的垂直平分线，也就是中垂线。到一个角的两边的距离相等的点的轨迹，是这个角的角平分线。到一个点的距离等于一定的长度的点的轨迹，是以这个点为圆心，这个长度为半径的圆。希望我能帮助你解疑释惑。

机器人路径规划算法是 路径规划的目的是在给定起点和目标点的空间里规划出一条从起点到目标点的无碰撞路径。移动机器人的路径规划,就是移动机器人在所处的环境中寻找到一条从起始点到目标点的无碰路径,尤其是移动机器人在没有人为干预的情况下的自主运动,这就需要各种智能算法融入到机器人自身控制系统中,使得移动机器人自主做出判断和决策。

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本文仅供学习使用，并非商业用途，全文是针对哈尔滨工业大学刘文之的论文《移动机器人的路径规划与定位技术研究》进行提炼与学习。论文来源中国知网，引用格式如下： [1]刘文之. 基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现[D].哈尔滨工业大学,2018. 相关坐标系转换原理已经在前一篇文章写完了，直接上转换方程。 这里他的运动模型选择的是基于里程计的运动模型，还有一种基于速度的运动模型，其实都差不多，整体思想都一样。里程计是通过计算一定时间内光电编码器输出脉冲数来估计机器人运动位移的装置，主要是使用光电码盘。根据光电码盘计算出此时轮子的速度，然后通过已知的轮子半径来获得单位时间 每个轮子 的位移增量。 高等数学可知单位时间位移增量就是速度，对速度在一定时间上进行积分就得到这一段时间所走过的路程。 根据上图，我们可以求出来机器人航向角角速度、圆弧运动半径和机器人角度变化量，由此可以解的机器人在当前时刻的位姿。 实际上也是有误差，所以单独依靠里程计会与实际结果产生较大误差，所以必须引入其他的外部传感器对外部环境的观测来修正这些误差，从而提高定位精度。 首先肯定需要将激光雷达所测得的端点坐标从极坐标、机器人坐标中转换到世界坐标中。 这张略过，暂时不需要看这个 路径规划算法介绍： 因为该算法会产生大量的无用临时途径，简单说就是很慢，所以有了其他算法。 了解两种代价之后，对于每一个方块我们采用预估代价与当前路径代价相加的方法，这样可以表示每一个路径点距离终点的距离。在BFS搜索过程的基础上，优先挑选总代价最低的那个路径进行搜索，就可以少走不少弯路。（算法讲解 https://www.bilibili.com/video/BV1bv411y79P?from=search&seid=3623681329596549549 ） 在局部路径规划算法之中，我们选用DWA算法（dynamic window approach），又叫动态窗口法。动态窗口法主要是在速度(v, w)空间中采样多组速度，并模拟机器人在这些速度下一定时间内的轨迹。在得到多组轨迹后，对这些轨迹进行评价，选取最优的轨迹所对应的速度来驱动机器人运动。 state sampling就是按照之前给出的全局路径规划，无论是Dijkstra还是A* 都可以方便的得到state sampling，DWA算法所需要提前建立的action sampling有两种： 但是无论是什么情况，上述所做的工作就是把机器人的位移转化到世界坐标中来，而不是机器人坐标系。速度采样结束之后，只需要对小车的轨迹进行评判，就可以得到最优解了。下面介绍速度采样的办法。 对速度进行采样一般有以下三个限制： 当确定了速度范围之后，就需要根据速度分辨率来对小车速度离散化，在每一时刻将小车在不同直线速度角速度组合下所即将要行驶的距离都可视化出来。 其中每一条轨迹都是很多小直线连接起来的。 需要用评价函数来对上述轨迹进行选择，选择最适合的轨迹 最后为了让三个参数在评价函数里所发挥的作用均等，我们使用归一化处理来计算权重。 算法流程整体如下：

通过以上全局路径规划、局部路径规划算法，将可以为行为决策的模块提供引导自动驾驶汽车到达目的地的轨迹曲线，解决在一定约束条件下，在一定范围内时空路径的优化问题。

蜂鸟众包路径规划的使用方法如下：首先打开蜂鸟众包。再打开定位。然后点击我的头像点击位置更新，然后它会自动定位到所在的城市，就可以使用。

汽车自动驾驶路径规划是基于AI设定的，与人类驾驶者不同的，所有路径规划都是基于一个原始逻辑，所以自动驾驶的的路径规划特点就是统一逻辑。你可以这样理解，AI的路径规划，不是随意的，它一定要有一个基础条件，例如只走大道，只走高速，在这个基础逻辑上，再进行比较，全部的高速，哪一条比较近，在路程相同的情况下，哪一条比较畅通，在这个逻辑上得出一个结论，选定一条道路。这个基础逻辑是由工程师赋予的，在这个逻辑上，诞生了算法，算法产生了路径的规划，所产生的路径规划，在逻辑相同的情况下，是完全一成不变的。这种特性正是AI的逻辑体现。但是从人类的角度看，这种特性是完全机械的，完全理性的。在这个路径规划中，不会有一时兴起，不会有临时变通，甚至不会有执行错误，一切行动，逻辑占据绝对主导地位。从交通运输，办事效率上讲，AI的路径规划是最优选择。但是对于一个想要旅游的驾驶者来说，这将是最无聊的一次行程。

　　蚁群算法用于路径规划时的优点： 　　1、采用正反馈机制，使得搜索过程不断收敛，最终逼近最优秀路线。 　　2、每个个体可以通过释放信息素来改变周围的环境，且每个个体能够感知周围环境的实时变化，个体间通过环境进行间接地通讯。 　　3、搜索过程采用分布式计算方式，多个个体同时进行并行计算，大大提高了算法的计算能力和运行效率。 　　4、启发式的概率搜索方式不容易陷入局部最优，易于寻找到全局最优秀线路。 　　蚁群算法用于路径规划时的缺点： 　　如果多样性过剩，系统过于活跃，会导致过多的随机运动，陷入混沌状态。如果多样性不够，正反馈过强，会导致僵化，当环境变化时蚁群不能相应调整。

首先来说明三个概念，路径规划、避障规划、轨迹规划。路径规划通常指全局的路径规划，也可以叫全局导航规划，从出发点到目标点之间的纯几何路径规划，无关时间序列，无关车辆动力学。避障规划又叫局部路径规划，又可叫动态路径规划，也可以叫即时导航规划。主要是探测障碍物，并对障碍物的移动轨迹跟踪（Moving Object Detection and Tracking ，一般缩写为MODAT）做出下一步可能位置的推算，最终绘制出一幅包含现存碰撞风险和潜在碰撞风险的障碍物地图，这个潜在的风险提示是100毫秒级，未来需要进一步提高，这对传感器、算法的效率和处理器的运算能力都是极大的挑战，避障规划不仅考虑空间还考虑时间序列，在复杂的市区运算量惊人，可能超过30TFLOPS，这是无人车难度最高的环节。未来还要加入V2X地图，避障规划会更复杂，加入V2X地图，基本可确保无人车不会发生任何形式的主动碰撞。

汽车自动驾驶路径规划是基于AI设定的，与人类驾驶者不同的，所有路径规划都是基于一个原始逻辑，所以自动驾驶的的路径规划特点就是统一逻辑。你可以这样理解，AI的路径规划，不是随意的，它一定要有一个基础条件，例如只走大道，只走高速，在这个基础逻辑上，再进行比较，全部的高速，哪一条比较近，在路程相同的情况下，哪一条比较畅通，在这个逻辑上得出一个结论，选定一条道路。这个基础逻辑是由工程师赋予的，在这个逻辑上，诞生了算法，算法产生了路径的规划，所产生的路径规划，在逻辑相同的情况下，是完全一成不变的。这种特性正是AI的逻辑体现。但是从人类的角度看，这种特性是完全机械的，完全理性的。在这个路径规划中，不会有一时兴起，不会有临时变通，甚至不会有执行错误，一切行动，逻辑占据绝对主导地位。从交通运输，办事效率上讲，AI的路径规划是最优选择。但是对于一个想要旅游的驾驶者来说，这将是最无聊的一次行程。

无人机路径的动态规划研究意义是可以提高效率，又能保证安全性。

大。机器人路径规划算法的工程师要求是能够承担工作压力，压力大。机器人（Robot）是一种能够半自主或全自主工作的智能机器。

路径规划是解决智能网联汽车如何达到行使目标问题的上层模块，它依赖于为智能联网汽车驾驶定制的高精度地图，与普通导航单纯提供指引的性质不同，智能网联汽车的路径规划模块需要提供能够引导车辆正确驶向目的地的轨迹。这些轨迹至少要达到车道级导航的水平，而且轨迹上影响车辆行驶的周边的环境也需要被准确描述和考虑。

拓扑方法的特点是，无论环境多么复杂，都能找到无障碍路径；缺点是建立拓扑网络的过程比较复杂，计算量很大。当障碍物数量增加或障碍物位置发生变化时，修改原有的拓扑网络是一个非常困难的问题，通常用于基于静态矢量地图的导航路径规划。

通过本次实验，熟悉 ArcGIS 栅格数据距离制图、表面分析、成本权重距离、数据重分类、最短路径的空间分析功能，并理解其原理；熟练掌握使用 ArcGIS 空间分析工具，分析和解决类似最佳路径规划的实际应用问题。 Suit.tif：学校选址适宜性分析数据；Roads.shp：部分道路数据；Destination .shp：路径源点数据；Landuse.tif ：土地利用数据；Elevation.tif：高程数据。 打开实验数据“Data.mxd”地图文档，打开【环境设置】窗口，设置本次实验的“工作空间”“输出范围”“栅格分析”等环境变量进行设置。 添加【绘图】工具条。使用【书签】定位，使用绘图工具中绘制面工具绘制一个新学校的位置。 导出为shp文件，使用绘图工具中【将绘图转化为要素】工具 使用【坡度】工具，对数据“Elevation.tif”进行坡度提取，结果如下。 使用重分类工具对提取的坡度值进行重分类，相等间距分成10类。结果如下 使用重分类工具，对“Landuse.tif”图层进行重分类，结果如下图。 重分类结果如下图所示。 使用【栅格计算器】路径规划的总成本结果如下图所示。 使用【距离分析】中的【成本回溯链接】工具创建方向数据，结果如下图所示。 使用【成本路径】工具对数据“Destination”进行成本路径分析。 使用工具【表面分析】中的【山体阴影】工具对图层“Elevation.tif”图层创建山体阴影。 对数据图层进行相应的分类，进行合适结果显示。 在本实验中，通过实验操作，熟悉 ArcGIS 栅格数据距离制图、表面分析、成本权重距离、数据重分类、最短路径的空间分析功能，并理解其原理；熟练掌握使用 ArcGIS 空间分析工具，分析和解决类似最佳路径规划的实际应用问题。然而距离制图、表面分析等功能强大，工具繁多，本试验中只是涉及到了其中的部分工具的使用，因此，在课后的学习中需要参考资料练习其他分析工具的使用和理解工具的原理。

根据智能网联汽车驾驶系统的功能要求，实现自动驾驶功能的核心算法可分为：1、环境感知、2、路径规划、3、行为决策4、执行控制

可以负责任地说，这种图肯定不适合用MATLAB来画。 适合MATLAB画图场合一般是：有数据，要把数据表现出来，而且要求精

基于传感器信息的局部路径规划，常用的方法有栅格法、人工势场法、遗传算法、空间搜索法、层次法、动作行为法、Dijkstra算法、Lee算法、Floyd算法等。

局部路径规划，常用的算法有栅格法、人工势场法、遗传算法、空间搜索法、层次法、动作行为法、Dijkstra算法、Lee算法、Floyd算法等