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滚动窗口算法（rolling）
基于滚动窗口的算法是基于预测控制理论的一种次优方法，其基本思想是依靠机器人实时探测到的局部信息，以滚动的方式进行在线规划。在滚动的每一步，根据探测到的局部信息，用启发式方法生成优化子目标，在当前滚动窗口内进行局部路径规划，然后，实施当前策略，随着滚动窗口的推进，不断取得新的环境信息，从而在滚动中实现优化与反馈的结合。
启发式算法（heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。启发式算法可以这样定义：一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。现阶段，启发式算法以仿自然体算法为主，主要有蚁群算法、模拟退火法、神经网络等