王先生マリアルート計画の研究では、元のバブルロボットSLAMパブリック番号を参照して、ビデオの研究ノートを見直し。

経路計画のコンセプト

又は特定の最適化基準に基づいて（例えば、仕事のコスト、最短経路、最短旅行時間など）は、一方がそのワークスペースの状態を標的とするように、初期状態から障害物を回避するための最適経路を見つけることができます。

分類の概要を計画してパス

静的構造化された環境での経路計画

動的な環境での既知の経路計画

ダイナミックな不確実な環境での経路計画

*アルゴリズムを特長：*アルゴリズムは、理論的には最高の時間ですが、スペースは指数関数的な成長レベルです。

動的な環境での検索に適用されるDの*アルゴリズム、

潜在的なフィールド法では、共通のローカルパス計画です。

メリット：基本的なリアルタイム、リアルタイムの障害物回避制御を制御し、軌跡を滑らかにするのは簡単、広く使用されています。

短所：

オブジェクトがターゲットポイントから比較的遠くにある場合、重力は、反発の場合は比較的小さい、あるいは無視できる程度、特に大きくなるオブジェクトのパスに障害が発生する可能性が
目標点の近くに障害物がある場合には、反発力が非常に大きくなり、重力は比較的小さく、オブジェクトがターゲットポイントを達成することは困難です。
いくつかの点、引力と斥力だけ等しく反対方向で、オブジェクトは、局所最適解またはショックに陥ります。

長所：計画と構成スペース全体のシーンの大きさの寸法は実質的に無関係であると主に、パスを見つけることが困難なの複雑さに依存します。

短所：ランダムに空間拡張におけるRRTバイアスを実質的に含まない、非最適経路出力経路

次のセクションでは、動作計画、ロボットシステムや無人システムでの運動計画位置、経路計画との関係であるかを把握する必要があります。