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🔥 内容介绍
机器人路径规划是自主移动机器人（AMR）、工业机械臂、自动驾驶等领域的核心技术，其核心需求是在包含静态 / 动态障碍物的环境中，为机器人规划一条满足 “无碰撞、短路径、高平滑性、实时响应” 的最优运动轨迹。不同应用场景（如室内仓储、室外复杂地形、动态避障任务）对算法的 “全局寻优能力、局部调整速度、计算复杂度” 要求差异显著，单一算法难以适配所有场景。
现有经典算法各有侧重：快速扩展随机树（RRT）全局探索能力强但路径冗余；RRT*（RRT 星）通过启发式优化实现最优路径但收敛慢；RRTX（快速重规划 RRT）提升动态环境适应性但复杂度较高；A算法基于启发式搜索效率高但依赖环境先验；D Lite 通过动态重规划适配环境变化但全局优化不足。
本文系统梳理RRT、RRT*、RRTX、A*、D* Lite 五种算法的核心原理、改进策略与工程适配方案，核心目标是：明确各算法的适用场景与性能边界，为不同机器人任务（静态全局规划、动态局部重规划、高精度路径优化）提供算法选型与参数调优依据，确保机器人在各类环境中安全、高效、稳定运行。
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🔗 参考文献
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
