路径规划允许自主车辆或机器人找到从起点到目标状态的最短、最无障碍路径。路径可以是一组状态（位置和方向）或航路点。路径规划需要一张环境地图以及起始和目标状态作为输入。地图可以用不同的方式表示，如栅格地图、状态空间和拓扑路线图。
路径规划技术包括用于自主车辆的两种主要算法。
基于网格搜索算法根据栅格地图中的最小旅行成本查找路径。它们可用于2D环境中的移动机器人等应用。然而，实现基于网格的算法所需的内存随着维数的增加而增加，例如对于6自由度机器人操纵器。
基于抽样的搜索算法通过在状态空间中随机采样新节点或机器人配置，创建可搜索树。基于采样的算法适用于低维和高维搜索空间。
路径规划，连同感知（或视觉）和控制系统，构成了任何机器人或车辆自主导航的三个主要组成部分。路径规划增加了自动驾驶汽车、机器人操纵器、无人值守地面车辆和无人机等系统的自主权。
MATLAB®，S金宝appimulink®和导航工具箱™提供路径规划工具，使您能够：
