运动规划：运动计划算法的实现

简介：
本项目旨在通过设计和实现一系列高效的运动计划算法，帮助用户科学合理地安排个人锻炼计划，提升健身效果。 运动规划算法在Python与C++中的实现目录： 使用C++ 11标准，在Rviz中展示算法效果的示例代码需要安装相应的环境，并将此包放置于您的ROS工作区，例如：~/catkin_ws/src/。然后进入该文件夹执行命令`cd ~/catkin_ws`并运行 `catkin_make` 命令构建项目，接着源化生成的脚本以配置环境变量，如输入命令 `source devel/setup.bash`。 启动示例脚本可以通过如下方式实现：例如使用命令 `roslaunch cpp_rviz a_star.launch` 启动A*算法等相关的ROS节点。这里列出了一些常见的运动规划算法： - A星（A*）算法 - Theta* 算法 - 概率路线图 (PRM) 算法 - 快速探索随机树 (RRT) - RRT Connect - RRT star(RRT*) - 更智能的RRT* - 杜宾斯路径（Dubins path）算法 杜宾斯路径算法提供了六种类型的路径： 1. 具有不同终点的最短dubins路径 2. 具有相同终点的6种dubins路径 3. RRT-Dubins (Rapidly-exploring Random Tree with Dubins paths) 4. RRT*-Dubins 此外，还有Reeds Shepp路径算法。与Dubins path相比，Reed-Shepp 路径允许同时进行向前和向后的移动操作，因此它包含了所有可能的路径类型而不仅仅是Dubins路径所涵盖的部分。 - 最短端点不同的Reeds Shepp路径 - 具有相同终点的不同类型的Reeds Shepp路径 最后是混合A*算法。