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1，两个动点已知起点求两点相遇点的路径规划算法

你要先知道两动点的方向向量和速度 这样就可以算出来相遇点及中间的路径
可以看看深度优先算法 前两天我刚编写了一个 这个算法可以实现你的问题

两个动点已知起点求两点相遇点的路径规划算法

2，谁能简单解释一下 谷歌地图是如何实现自动路径规划的 问

一般采用的是A*路径规划算法百度百科对此算法有详细的介绍：http://baike.baidu.com/view/7850.htm
直接装个凯立德，下载地图包，这样不用费流量，最省钱！再看看别人怎么说的。

谁能简单解释一下 谷歌地图是如何实现自动路径规划的 问

3，机器人做路径规划有什么好的算法

路径规划其实分为两种情况，一个是已知地图的，一个是未知地图的。　　对于已知地图的，路径规划就变成了一个全局优化问题，用神经网络、遗传算法有一些。　　对于未知地图的，主要就靠模糊逻辑或者可变势场法。　　对于未知环境能自己构建地图的，也就是各种方法的结合了。

机器人做路径规划有什么好的算法

4，局部路径规划方法

基于传感器信息的局部路径规划，常用的方法有栅格法、人工势场法、遗传算法、空间搜索法、层次法、动作行为法、Dijkstra算法、Lee算法、Floyd算法等。
那最有效的只能是节食和运动了!一天只吃中午饭,其余早晚饭就只喝水!一定要运动!最有效的就是:跳绳!相信我,就试试!一定能瘦的!祝你好运!

5，谁能通俗的讲解下viterbi算法吗

Viterbi 算法是一种动态规划算法，一般用于序列的译码。简单地说，序列中每一个点有一个状态，Viterbi 算法的目的是要找到每一个点的状态，使得这个序列的译码结果全局较优。一般的路径规划算法的搜索空间大
viterbi 算法是一种动态规划算法，一般用于序列的译码。简单地说，序列中每一个点有一个状态，viterbi 算法的目的是要找到每一个点的状态，使得这个序列的译码结果全局较优。一般的路径规划算法的搜索空间大，viterbi 算法对状态转移进行了限制，大大减少了搜索空间，解码速度是 o(n^2) 的。通过后向链接，viterbi 的解码结果可以以序列方式呈现。

6，常用的导航路径规划软件都用到哪些算法

一般都是分层做的。譬如说你要从广州到北京，开车怎么走，当然不可能直接在路上规划吧，这样计算量太大了。比较理想的方法是，我先知道到底要经过多少城市，从每一个城市到下一个城市之间如何走才能用高速连接起来，你需要访问的数据就小得多。当最后约束到一个区那么大的地方的时候，直接上DP还是可以在可接受的时间内做出来的。
一般都是分层做的。譬如说你要从广州到北京，开车怎么走，当然不可能直接在路上规划吧，这样计算量太大了。比较理想的方法是，我先知道到底要经过多少城市，从每一个城市到下一个城市之间如何走才能用高速连接起来，你需要访问的数据就小得多。当最后约束到一个区那么大的地方的时候，直接上DP还是可以在可接受的时间内做出来的。
dijkstra算法（荷兰语读作“戴克斯的”），在百度百科上搜“迪杰斯特拉算法”就能看到。此外，还有非官方的spfa算法，两种都很快。 dijkstra的思想如下：在有向无负权图上跑，首先，起点到起点最短路径为0，是固定的。把起点向四周扩展，得到四周的“准最短路长”。再选择一个未固定且“准最短路长”最短的点，固定它，再扩展它（如果扩展出来的其它点的新的“准最短路长”小于旧的“准最短路长”，就把它更新，否则不更新）。因为它的“准最短路长”是未固定的点中最短的，所以不可能从别的未固定的点更新它的最短路长。如此，再选择一个未固定且“准最短路长”最短的点，固定它，再扩展它。。。。。。

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