移动机器人路径规划算法综述

移动机器人路径规划是机器人导航中的核心问题，它涉及到如何为机器人在未知环境中制定一条从起点到终点的最优或近似最优路径。路径规划算法可以分为全局优化算法和局部优化算法两大类。

全局优化算法

1. **a*算法**：a*算法是一种启发式搜索算法，它通过评估每个节点的代价函数来选择下一个节点。代价函数通常基于距离、时间或其他性能指标。a*算法能够找到最短路径，但可能不是最优解。

2. dijkstra算法：dijkstra算法是一个经典的单源最短路径算法，适用于带权图。它通过逐步扩展已访问节点的邻居来找到最短路径。dijkstra算法适用于无权图，并且可以处理负权重边。

3. bellman-ford算法：bellman-ford算法是一个用于求解带权图中所有顶点对之间最短路径的算法。它通过迭代地更新每个顶点的最短路径估计值来工作。bellman-ford算法适用于任何类型的图，包括带权和不带权的。

4. **a*-star算法**：a*-star算法结合了a*算法和dijkstra算法的优点，能够在找到最短路径的同时避免重复访问。它通过优先选择具有高价值（如关键节点）的边来工作。

5. rbf_spg算法：rbf_spg算法是一种基于径向基函数的优化算法，它通过最小化一个多目标函数来找到最短路径。该算法适用于带有多个目标函数的复杂路径规划问题。

6. prmsp算法：prmsp算法是一种概率模型随机路标算法，它通过模拟随机游走来找到最短路径。prmsp算法适用于不确定环境中的路径规划，因为它能够处理不确定性和随机性。

局部优化算法

1. **a*-star算法**：虽然a*-star算法是全局优化算法，但它也可以被看作是一种局部优化算法，因为它通过优先选择具有高价值（如关键节点）的边来工作。

2. **a*算法**：a*算法是一种启发式搜索算法，它通过评估每个节点的代价函数来选择下一个节点。虽然a*算法不是全局优化算法，但它可以在局部范围内找到最优解。

3. dijkstra算法：dijkstra算法是一种经典的单源最短路径算法，它通过逐步扩展已访问节点的邻居来找到最短路径。虽然dijkstra算法不是全局优化算法，但它可以在局部范围内找到最优解。

4. breadth-first search (bfs)：bfs算法是一种广度优先搜索算法，它通过遍历所有可达节点来找到最短路径。虽然bfs算法不是全局优化算法，但它可以在局部范围内找到最优解。

5. **a*-star算法**：虽然a*-star算法是全局优化算法，但它也可以被看作是一种局部优化算法，因为它通过优先选择具有高价值（如关键节点）的边来工作。

6. **a*算法**：a*算法是一种启发式搜索算法，它通过评估每个节点的代价函数来选择下一个节点。虽然a*算法不是全局优化算法，但它可以在局部范围内找到最优解。

7. dijkstra算法：dijkstra算法是一种经典的单源最短路径算法，它通过逐步扩展已访问节点的邻居来找到最短路径。虽然dijkstra算法不是全局优化算法，但它可以在局部范围内找到最优解。

8. bellman-ford算法：bellman-ford算法是一个用于求解带权图中所有顶点对之间最短路径的算法。它通过迭代地更新每个顶点的最短路径估计值来工作。虽然bellman-ford算法不是全局优化算法，但它可以在局部范围内找到最优解。

9. **a*-star算法**：a*-star算法结合了a*算法和dijkstra算法的优点，能够在找到最短路径的同时避免重复访问。它通过优先选择具有高价值（如关键节点）的边来工作。虽然a*-star算法不是全局优化算法，但它可以在局部范围内找到最优解。

10. rbf_spg算法：rbf_spg算法是一种基于径向基函数的优化算法，它通过最小化一个多目标函数来找到最短路径。该算法适用于带有多个目标函数的复杂路径规划问题。虽然rbf_spg算法不是全局优化算法，但它可以在局部范围内找到最优解。

总之，移动机器人路径规划算法的选择取决于具体应用场景、环境特性以及性能要求。全局优化算法如a*、dijkstra和bellman-ford等在理论上可以找到最优解，但计算复杂度较高，可能不适用于实时性要求较高的场景。而局部优化算法如a*-star和rbf_spg等在计算效率上表现更好，更适合于实际应用。