内容简介

本书详细讲解了基于Python语言实现自动驾驶路径规划与决策算法的知识，并通过具体实例展示了这些算法的使用方法。

本书共10章，依次讲解了Dijkstra算法、A*算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法、D*算法、D* Lite算法、RRT算法、其他路径规划算法、智能行为决策算法、基于SLAM的自主路径导航系统。书中详细介绍了各种经典路径规划与决策算法的背景、原理、实现步骤及实际应用，通过丰富的案例分析和综合实战项目，给出了详细的编程实现和优化技巧，是路径规划和人工智能领域的研究人员及相关专业学生学习和实践路径规划算法的理想之书。

本书适用于已经了解了Python基础开发的读者，以及想进一步学习自动驾驶、路径规划和汽车导航的读者，也可以作为大专院校相关专业的师生用书和培训学校的专业性教材。

目录

目录

第1章 Dijkstra算法

1.1  Dijkstra算法简介

1.2  Dijkstra算法的核心思想

1.3  Dijkstra算法的应用案例

1.4  Dijkstra算法的局限性与改进方法

1.5  综合实战：校园地图路径规划系统

1.6  综合实战：寻找地图中的最短导航路线

第2章 A*算法

2.1  A*算法简介

2.2  A*算法的核心思想

2.3  A*算法的优化

2.4  综合实战：基于A*算法的汽车导航路径规划系统

第3章 Bellman-Ford算法

3.1  Bellman-Ford算法介绍

3.2  Bellman-Ford算法的核心思想

3.3  Bellman-Ford算法的应用案例

3.4  Bellman-Ford算法的局限性与改进方法

3.5  综合实战：寻找地图中建筑物的最短距离

3.6  综合实战：路径算法性能分析与可视化

3.7  综合实战：基于Flask Web的路径规划可视化

第4章 Floyd-Warshall算法

4.1  Floyd-Warshall算法简介

4.2  Floyd-Warshall算法的核心思想

4.3  Floyd-Warshall算法的应用案例

4.4  Floyd-Warshall算法的局限性与改进方法

4.5  综合实战：高速公路路线查询系统

第5章 D*算法

5.1  动态路径规划算法简介

5.2  D*算法介绍

5.3  综合实战：自动驾驶中的动态障碍物处理

5.4  综合实战：基于D*算法的自动驾驶路径导航系统

第6章 D* Lite 算法

6.1  D* Lite算法简介

6.2  D* Lite算法的核心思想

6.3  综合实战：基于D* Lite的路径规划器

6.4  综合实战：D* Lite路径规划器

第7章 RRT算法

7.1  RRT算法介绍

7.2  RRT算法的定义与实现

7.3  综合实战：基于Pygame的RRT路径规划系统

7.4  综合实战：基于Gazebo仿真的路径规划系统

第8章 其他路径规划算法

8.1  PRM算法

8.2  LQR算法

8.3  DWA算法

8.4  Best-First Search算法

第9章 智能行为决策算法

9.1  智能行为决策算法简介

9.2  常用的智能行为决策算法

9.3  综合实战：基于自动驾驶大模型的车辆轨迹预测系统

第10章 基于SLAM的自主路径导航系统

10.1  背景介绍

10.2  项目介绍

10.3  公用文件

10.4  障碍物和边界检测

10.5  路径规划

前言/序言

在信息技术飞速发展的今天，路径规划与决策算法已经成为众多领域的核心技术。无论是在交通网络优化、机器人导航、游戏开发，还是在自动驾驶领域，路径规划算法都发挥着不可替代的作用。随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）和机器学习技术的不断进步，路径规划和决策算法的应用前景变得更加广阔和多样化。本书旨在为读者提供一个系统全面的路径规划算法学习指南。

在本书的编写过程中，我们注重理论与实践相结合，力求每一章内容都包含丰富的应用案例和综合实战项目。这不仅有助于读者理解算法的核心思想和实现步骤，更能使读者在动手实践中掌握算法的应用技巧。希望本书能够成为读者学习路径规划与决策算法的一本有价值的参考书籍。

本书的特色

6 系统全面的算法介绍：本书系统地介绍了路径规划与决策算法，从经典的Dijkstra算法、A*算法到Bellman-Ford和Floyd-Warshall算法，再到D*和D* Lite算法等动态路径规划算法，以及RRT算法和其他算法，涵盖了广泛的路径规划方法。

6 理论与实践相结合：每章不仅包含详尽的理论讲解，还配有丰富的应用案例和实战项目，帮助读者在理论学习的基础上，通过实践加深对算法的理解和掌握。

6 实战项目驱动：书中包含多个综合实战项目，如校园地图路径规划系统、汽车导航路径规划系统、基于Pygame的RRT*路径规划系统等。通过这些项目，读者可以将学到的算法应用到实际问题中，锻炼解决问题的能力。

6 代码实现详细讲解：本书中的算法均使用Python语言实现，通过详细的代码示例、注释和逐步讲解，使读者能够理解代码逻辑并具备独立实现的能力。本书单色印刷，读者可自行运行书中代码，查看高清图片。

6 多种应用场景：本书不仅介绍了算法在交通网络和机器人导航中的应用，还涵盖了游戏开发、自动驾驶线路规划、城市交通规划等多种实际应用场景，展示了路径规划算法的广泛应用。

6 高级优化与改进：在介绍基础算法的同时，本书还深入探讨了各类算法的优化和改进方法，如A*算法的启发式函数选择、Bellman-Ford算法的负权回路处理、Floyd-Warshall算法的并行化实现等，帮助读者了解和掌握算法的高级优化技巧。

6 智能行为决策与SLAM导航：本书介绍了智能行为决策算法和基于SLAM的自主导航系统，并深入探讨了这些技术在自动驾驶中的应用，为读者提供了更广阔的视野。

本书的读者对象

6 工程师和技术开发人员：从事路径规划、机器人导航、自动驾驶等领域的工程师和技术开发人员，可以通过本书系统地学习各种路径规划与决策算法。书中的详细代码实现和实际案例将有助于他们提升解决实际问题的能力。

6 从事相关研究的学术人员：从事路径规划、图论、算法优化、自动驾驶等领域研究的学术人员，可以将本书作为参考资料，深入理解各种路径规划算法的核心思想、实现步骤和应用场景。书中的优化和改进方法也为相关研究提供了丰富的参考。

6 相关专业的学生：计算机科学、人工智能、机器人学等相关专业的学生，可以通过本书系统地学习路径规划算法的基础知识和进阶内容，掌握常用算法的实现方法，并在课程项目或科研项目中灵活运用这些算法。

6 人工智能和机器学习爱好者：对人工智能、机器学习和算法感兴趣的自学者，可以通过本书了解路径规划与决策算法的基本原理和应用，学习Python编程和算法实现，提升自身的编程水平和算法设计能力。

6 游戏开发者：从事游戏开发，特别是涉及游戏AI的开发者，可以通过本书学习A*等算法在游戏开发中的应用，为游戏角色设计更高效的寻路方案，增强游戏的智能化水平。

6 课程教师：教授算法、路径规划、人工智能等课程的教师，可以利用本书作为教学参考，为学生提供系统的路径规划算法学习资料，并设计相关课程项目和实验，提高学生的实际动手能力。

总之，通过本书的学习，不同层次和背景的读者都能够找到适合自己的内容，系统地掌握路径规划与决策算法，并将其应用到实际项目中。希望本书能够帮助广大读者提升自身的算法设计和应用能力。

致谢

本书在编写过程中，得到了北京大学出版社各位专业编辑的大力支持，正是各位专业人士的求实、耐心和效率，才使本书能够在这么短的时间内出版。另外，也十分感谢我的家人给予的巨大支 持。但本人水平毕竟有限，书中难免存在纰漏之处，诚请读者提出宝贵的意见或建议，以便本人修订，使书中内容更臻完善。

最后感谢您购买本书，希望本书能成为您编程路上的领航者，祝您阅读快乐！

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