参考网址：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MDUyMDIxNA==&mid=2247520667&idx=3&sn=47ee6791565669593f2a227b5b9ba5d4&chksm=ec1c7c62db6bf574fe397cad9065cf7117370fa1938e0e34952dc6351bd0df90d1a2707928a6&mpshare=1&scene=23&srcid=1117tUcPIIgXouS5gmL2dgWw&sharer_sharetime=1605572916190&sharer_shareid=276f55e5f90b41ed56a75bee6a528bdd#rd

引自GitHub仓库：https://github.com/zhm-real/PathPlanning

基于搜索的路径规划算法

基于搜索的路径规划算法已经较为成熟且得到了广泛应用，常常被用于游戏中人物和移动机器人的路径规划。

最佳路径优先搜索算法

Dijkstra 算法

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

实时适应性 A * 搜索（RTAA*）算法

动态 A * 搜索（D*）算法

终身规划 A * 搜索算法

Anytime D * 搜索算法：变动较小

Anytime D * 搜索算法：变动较大

基于采样的路径规划算法

与基于搜索不同，基于采样的路径规划算法不需要显式构建整个配置空间和边界，并且在高维度的规划问题中得到广泛应用。

快速随机搜索树（RRT）算法

目标偏好 RRT 算法

双向快速扩展随机树（RRT_CONNECT）算法

Extended_RRT 算法

动态 RRT 算法

N = 10000 时，rrt * 算法

N = 1000 时，rrt*-Smart 算法

快速行进树（FMT*）算法

N =1000 时，Informed rrt * 算法

Batch Informed 树（BIT*）算法

参考链接：

https://blog.csdn.net/RoboChengzi/article/details/104096663

http://www.chenjianqu.com/show-137.html

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