路径规划让自动车辆或机器人从一个开始到目标状态找到最短和最障碍的路径。路径可以是一组状态（位置和方向）或航点。路径规划需要将环境的地图以及开始和目标状态作为输入。地图可以以不同的方式表示，例如网格图，状态空间和拓扑路线图。
路径规划技术包括用于自动车辆的两种主要类型的算法。
基于网格的搜索算法找到基于网格图中的最小旅行成本的路径。它们可用于2D环境中的移动机器人等应用。然而，实现基于网格的算法的内存要求随着尺寸的数量而增加，例如用于6个DOF机器人机械手。
基于采样的搜索算法通过在状态空间中随机采样新节点或机器人配置来创建可搜索树。基于采样的算法适用于低维和高维搜索空间。
路径规划以及感知（或视觉）和控制系统，包括用于任何机器人或车辆的自主导航的三个主要构建块。路径规划在自动驾驶汽车，机器人操纵器，UGV和无人机等系统中增加了自主权。
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