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運動規劃一直是機器人L域非常經典的研究熱點之一，諸多學者和研究機構針對運動規劃中的科學問題進行了深入研究。運動規劃算法針對不同的應用場景有著不同的研究側重點，比如游戲L域，游戲任務從A點運動到B點的運動規劃需求是計算消耗內存小、計算實時性好，路徑質量要求可能需要太G；而在全局規劃L域，如百度地圖等應用，則側重研究如何快速找到一條從起點到終點的可行的路徑，并不會關注整條路徑的細節問題；而在機器人運動過程中，就需要側重關注軌跡曲線的質量。

圖規劃算法

圖規劃算法多數將環境模型離散化表達，如柵格圖等，其離散節點描述相應狀態，建立節點間聯系，并求解Z優路徑。

圖規劃算法根據路徑生成方式的不同分為三類，其中以圖搜索算法為主，以及BUG算法和勢場力算法。