机器人学习--从路径规划侧面看栅格地图

移动机器人路径规划--很多种算法，如果有计算机学科基础的话，可以参考数据结构中的深度优先算法或者广度优先算法

https://zhuanlan.zhihu.com/p/51112799

https://zhuanlan.zhihu.com/p/51372134

 

路径规划算法实时之前，默认有一张类似2D地图，可用矩阵或者数据结构中的二维数组表示。最简单的两种数值状态即可，0和1值可以分别代表可通行区域和障碍物区域。

A*算法解析：

1. 某游戏公司员工以游戏地图简版 直白的解释：https://www.cnblogs.com/leoin2012/p/3899822.html

2.详细解释英文翻译版：https://blog.csdn.net/hitwhylz/article/details/23089415

 

网友Python实现A*算法的一个版本，可以参考代码和打印显示图 ：

1.1版本  https://www.cnblogs.com/yangmingustb/p/8783278.html

1.2版本  https://www.cnblogs.com/yangmingustb/p/8783278.html

 

这种二维数组表示的地图，其实可以等价于 激光slam建图之后的2D 占用栅格地图（通过概率算法计算得到）

 

这也是为什么，栅格地图适合移动机器人做路径规划和导航使用的原因。

 

 

 

占据栅格地图构建：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21738718

 

https://zhuanlan.zhihu.com/p/21738718

 

 

Bresenham 算法原理：https://blog.csdn.net/yzh1994414/article/details/82860187

 

构建地图：https://www.cnblogs.com/ecoflex/p/9868474.html

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总结

以上是生活随笔为你收集整理的机器人学习--从路径规划侧面看栅格地图的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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