基於先驗完全信息的全局路徑規划 局部路徑規划 - http://blog.csdn.net/birdy_/article/details/77453638 姿態空間離散 行車圖法：在自由空間中構建連通網絡 在圖中用直線連接所有特定點，刪除會發生碰撞的，在余下的路線中求出 ...

1，Dijkstra’s 算法 一種發散性尋找最短路徑算法。 由起點開始向四周開始發散，直到碰到目標點為止。這時就是最短路徑。優點：能找到與目標點的最短路徑；缺點：搜索花費的時間會比較長。 2，Greedy Best-First-Search 快速搜索算法。 啟發性的算法 ...

算法介紹 A*（念做：A Star）算法是一種很常用的路徑查找和圖形遍歷算法。它有較好的性能和准確度。本文在講解算法的同時也會提供Python語言的代碼實現，並會借助matplotlib庫動態的展示算法的運算過程。 A*算法最初發表於1968年，由Stanford研究院的Peter Hart ...

問題1：找硬幣，換錢的方法 輸入： penny數組代表所有貨幣的面值，正數不重復 aim小於等於1000，代表要找的錢 輸出：換錢的方法總數 解法1：經典dp，空間復雜度O（n* ...

博客轉載自：http://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/7210543.html 傳統的路徑規划算法有人工勢場法、模糊規則法、遺傳算法、神經網絡、模擬退火算法、蟻群優化算法等。但這些方法都需要在一個確定的空間內對障礙物進行建模，計算復雜度與機器人自由度呈指數關系 ...

　　路徑規划作為機器人完成各種任務的基礎，一直是研究的熱點。研究人員提出了許多規划方法：如人工勢場法、單元分解法、隨機路標圖（PRM）法、快速搜索樹（RRT）法等。傳統的人工勢場、單元分解法需要對空間中的障礙物進行精確建模，當環境中的障礙物較為復雜時，將導致規划算法計算量較大。基於隨機采樣技術 ...

　　傳統的路徑規划算法有人工勢場法、模糊規則法、遺傳算法、神經網絡、模擬退火算法、蟻群優化算法等。但這些方法都需要在一個確定的空間內對障礙物進行建模，計算復雜度與機器人自由度呈指數關系，不適合解決多自由度機器人在復雜環境中的規划。基於快速擴展隨機樹（RRT / rapidly exploring ...

路徑規划的一般步驟：構建環境、搜索、平滑處理；環境構建：C-空間，自由空間、Voronoi圖、柵格法；搜索算法在下面逐個列出。解決的問題：全局、局部、未知環境；解決維度：二維、三維；路徑搜索的連續性：離散、連續; 時間需求：實時、不是實時的；下面先列出常見的路徑優化方法，后面將逐個給出算法 ...