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人工智能与机器人;第7章机器人路径规划;7.1全局路径规划算法;栅格标识的方法可采用下面两种方法：;7.1.2可视图法;7.1.3迪杰斯特拉(Dijkstra)算法;7.1.4基于强化学习的Q-Learning算法;2算法流程;3基于深度强化学习的路径规划技术;7.2局部路径规划算法;势力场函数一般取为：;人工势场法的缺点：;7.2.2动态窗口法;2、算法流程;3、应用案例;需要注意的是，在实际的路径规划过程中，还应在先验地图的基础上，设置障碍物的膨胀区等辅助信息。这样做的好处是，防止机器人在靠近障碍物的边缘时由于自身惯性、不规则尺寸或转弯时与障碍物发生碰撞。在添加了辅助信息后，机器人便可以在地图中更加灵活的运动。;7.3路径规划发展趋势;3、多算法融合路径规划
路径规划的多算法即各个算法之间的有效结合。任何一个单独的算法，都不足以解决实际问题中的所有路径规划问题，尤其是在针对一些交叉学科中出现的新问题。创造出新的算法难度大，而路径规划算法之间的优势互补可以有效提供一种解决问题的新思路。一些智能算法如群体智能算法、强化学习算法、模糊控制、神经网络等渐渐引入到路径规划问题中。;5、复杂环境及多维环境中移动机器人路径规划的研究针对于具体的研究对象，移动机器人路径规划多数为了解决陆地作业环境下智能机器人的路径规划研究，例如扫地机器人，迎宾机器人，反恐防爆机器人等；随着空间探测的发展需要，移动机器人的研究也开始将关注点放在崎岖地形和存在大量障碍物的复杂环境中。
;感谢聆听
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