ROS常用的路径规划算法介绍
在ROS中，常用的路径规划算法主要有以下几种：
全局路径规划算法
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A*算法：在Dijkstra算法基础上加入启发式函数，如曼哈顿距离或欧氏距离，优先探索靠近目标的节点，效率更高。需使用可容许的启发式函数以保证最优性，其通过配置启发式权重可平衡最优性与速度。在ROS中，nav2_planner中的SmacPlanner支持2D/3D的A*算法。
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Dijkstra算法：代价地图中的基础路径搜索方法，采用广度优先搜索，能保证找到最短路径，但计算复杂度较高，适用于无启发式的最短路径搜索。
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RRT算法：快速探索随机树算法，能在复杂环境中快速生成可行路径，但不保证路径最优。其通过随机采样构建路径，适合高维和非线性约束问题，无需环境离散化。
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RRT*算法：在RRT基础上引入“重新连接”机制，可渐进优化路径至最优，适用于复杂几何环境或高维空间，如机械臂等。在ROS中，可通过ompl（Open Motion Planning Library）与nav2_planner集成来实现。
局部路径规划与避障算法
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动态窗口法（DWA）：在速度空间生成候选轨迹，结合代价地图的障碍物信息评估最优速度，适用于动态障碍物避让，如行人、移动物体等场景。在ROS中，nav2_dwb_controller实现了该算法。
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模型预测控制（MPC）：考虑机器人动力学模型，适合高速或非完整约束的机器人，如差速轮式机器人。可通过第三方库或自定义控制器实现。
运动规划专用框架中的算法
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OMPL集成算法：MoveIt2框架中集成了OMPL，支持RRT*、PRM、EST等算法，用于关节空间规划。通过ompl_interface插件可配置规划参数，如规划时间、优化目标等。
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CHOMP算法：采用梯度优化法，可生成平滑且安全的轨迹，避免碰撞，适用于机械臂等多自由度机器人的运动规划。
