资源为Hybrid A * 算法Python源码，该资源是博客 动力学约束下的运动规划算法——Hybrid A*算法（附程序实现及详细解释）的配套资源 主要介绍动力学约束下的运动规划算法中非常经典的Hybrid A*算法，大致分为三部分，第一部分是在传统A * 算法的基础上，对Hybrid A * 算法的原理、流程进行理论介绍。第二部分是详细分析 MotionPlanning运动规划库中Hybrid A * 算法的源码，进一步深入对Hybrid A * 算法的具体细节 进行理解。 第三部分是结合前面第一部分的理论和第二部分的详细源码，对Hybrid A * 算法的流程进行综合的概括总结。

一个简单的智能小车的Python源代码+路径规划： 1、传感器数据采集：使用传感器（如摄像头、超声波传感器等）采集环境信息，例如道路图像、障碍物距离等。这些数据将用于路径规划和决策控制。 2、路径规划：路径规划是为智能小车选择最佳行驶路径的过程。其中最常用的算法是A算法。首先，将环境建模为图，然后根据图的拓扑结构和权重等信息，使用A算法找到从起点到终点的最短路径。 3、决策控制：基于路径规划的结果和传感器数据，智能小车需要做出决策，如前进、停止、转弯等。这一步通常利用机器学习或逻辑控制等方法来实现。

搜索类的算法 Dijkstra、 Astar、 D_star、 D_star_Lite、Anytime_D_star 、LPAstar、ARASTAR 、Best_First 、LRTAstar等 采样类的算法 RRT、RRT_connect、rrt_sharp、rrt_star、rrt_star_smart、informed_rrt_star、fast_marching_trees、fast_marching_trees、advanced_batch_informed_trees等

基于蚁群算法的python程序，用于最优路径规划,仅做参考！

不使用bezier库；改进Bizuer，避免在重复输出控制点； 同时将等间隔的Bizuer曲线改进为等间距的Bizuer曲线，避免因为距离过短导致点过于密集；增加速度规划的功能

使用Python的路径查找可视化工具 使用Pygame的简单寻路可视化工具，以可视化流行的寻路算法，例如深度优先搜索，广度优先搜索，A-Star和Dijkstra 要求： pygame

路径规划demo

用强化学习进行路径规划，各种强化学习的算法，适合从一开始进行学习，加实践代码哦

使用python编写的迪杰斯特拉路径规划算法

A*算法的python实现