运动规划实战案例 | 基于多源流场(Flow Field)的路径规划(附ROS C++/Python实现)在机器人导航、游戏AI或自动驾驶等领域,路径规划的核心挑战在于如何在复杂环境中快速找到从起点到目标的最优路径。传统的单源路径规划算法(如A*)虽能解决单起点问题,但在多起点或多目标场景下,往往需要重复计算或难以平衡全局效率。多源流场(Multi-source Flow Field) 通过构建全局的流动信息场,将多源起点的信息融合到每个网格单元中,可以用于启发式函数设计,或提供梯度场进行轨迹优化。