路径规划

IR-SIM 包含基于栅格的路径规划器，可在占据地图上计算无碰撞路径。规划器通过编程方式调用，仿真随后可沿路径运动（例如使用 dash 行为或自定义控制）。

支持的算法

• A* — 经典栅格 A* 算法，8 邻域搜索。

• JPS（跳点搜索） — 更快的栅格搜索，保证最优路径。

• RRT — 快速探索随机树；无需栅格，可直接使用 Shapely 障碍物。

• RRT* — 带重连优化的 RRT，可获得更短路径。

• Informed RRT* — 在获得初始解后使用椭球启发式搜索的 RRT*。

• PRM（概率路图） — 基于采样的图搜索：在自由空间中采样节点构建路图，再使用 Dijkstra 求最短路径。

当存在栅格地图（例如在 world 配置中通过 obstacle_map 指定）时，A*、JPS 和 PRM 使用栅格占据信息进行碰撞检测。RRT/RRT*/Informed RRT* 可使用相同的栅格或 Shapely 几何体。

示例用法

usage/20path_planning 目录下的脚本和 YAML 文件演示了各个规划器：

• path_planning_astar.py — 在 Perlin 栅格上运行 A*。

• path_planning_jps.py — 在相同配置下运行跳点搜索。

• path_planning_rrt.py — 带可选栅格和障碍物的 RRT。

• path_planning_rrt_star.py — RRT*。

• path_planning_informed_rrt_star.py — Informed RRT*。

• path_planning_prm.py — 概率路图（PRM）。

使用共享的 path_planning.yaml（或等效配置）定义世界和机器人；每个脚本选择规划器并计算从机器人初始状态到目标的路径。详细 API 请参阅脚本和 irsim.lib.path_planners。