FastPlanner

路径规划

高效 能在大规模 高纬度的状态空间快速找到路径 保持较低的计算复杂度
通常考虑以下因素：

• 障碍物
• 空间约束
• 优化目标

任务调度

优化任务的执行顺序和资源分配 以提高效率
优化的目标包括:

• 最小化任务完成时间
  通过优化任务执行顺序 使所有任务尽可能快速完成
• 公平性
  确保任务分配是公平的 避免某些任务长期等待
• 最小化资源冲突
  调度多个任务时 要尽量避免资源的争用或冲突 确保每个任务都可以顺利执行

动态更新与实时响应

能够处理动态环境 实时更新路径或任务安排 可以实时更新路径或任务安排

应用场景

• 机器人路径规划
• 无人驾驶汽车
• 物流仓储系统
• 制造业与生产线调度

算法

• A*算法
  启发式搜索方法 可以找到从起点到目标点的最短路径 用来解决路径规划中的空间搜索问题
• 图搜索算法
  通过在一个状态空间（图）上进行搜索 FastPlanner 可以找到最短路径或最优路径
• 动态规划
  利用动态规划来优化任务调度问题
• 强化学习
  结合强化学习技术 训练一个智能体在特定环境中自主学习路径规划或任务调度策略

效率与性能

高效

• 启发式搜索
• 并行计算
• 近似算法
  牺牲一部分精度 以获得更高的计算速度