一、嵌入式路径规划概述
什么是路径规划
路径规划，说白了就是让机器人知道「怎么从A点走到B点」。你想想看，一个扫地机器人要绕过茶几、避开拖鞋，最后回到充电座——这背后就是路径规划在干活。
从技术角度讲，路径规划要解决三个核心问题：
- 找得到：存在一条从起点到终点的可行路径
- 走得通：路径上不能有障碍物，要满足机器人的运动约束
- 走得优：在距离、时间、能耗等指标上尽可能好
我刚开始做嵌入式路径规划时，总觉得这跟PC上的路径规划没啥区别。直到第一次把算法烧进STM32，发现跑个A*都要卡半天……嗯，现实给了我一记响亮的耳光。
嵌入式环境下的挑战
在PC上跑路径规划，你有无限的内存、强劲的CPU、成熟的调试工具。但在嵌入式环境里，情况完全不一样。我个人习惯把挑战归纳为「三座大山」：
| 挑战 | 具体表现 | 我踩过的坑 |
|---|---|---|
| 算力受限 | MCU主频通常几十到几百MHz，无法跑复杂算法 | 曾经在Cortex-M4上跑RRT*，一次规划耗时3秒多 |
| 内存紧张 | RAM可能只有几十KB到几MB，地图存不下 | 用二维数组存10m×10m的栅格地图，直接爆栈 |
| 实时性要求 | 路径规划必须在规定时间内完成，否则机器人撞墙 | 有一次规划超时，机器人直直撞上了货架…… |
⚠️ 注意：嵌入式路径规划最大的坑，就是拿PC思维做嵌入式开发。我曾经把一套完整的ROS导航方案往STM32上移植，结果连地图都加载不出来。后来才明白——嵌入式环境需要「量身定制」。
课程目标
这门课的目标很明确：让你能在资源受限的嵌入式平台上，跑起靠谱的路径规划。具体来说：
- 掌握核心算法：从Dijkstra到A*，从RRT到DWA，不仅要懂原理，还要能写进MCU
- 学会性能调优：怎么压缩内存、怎么加速计算、怎么保证实时性——这些我都会手把手教你
- 搞定调试分析：嵌入式调试比PC难得多，我会分享我这些年积累的调试技巧和工具链
一句话总结：学完这门课，你就能在STM32、ESP32这类芯片上，实现一个能用的路径规划系统。不是玩具，是真能上车的。
学习路径
我建议你按这个顺序来学：
- 第一章（本章）：建立整体认知，了解嵌入式路径规划的独特之处
- 第二到四章：啃下核心算法，从基础到进阶
- 第五到七章：深入性能分析和调试技巧
- 第八到十章：实战项目，把学到的串起来
💡 我的建议：别急着跳着看。嵌入式路径规划这东西，基础不牢地动山摇。我见过太多人一上来就想搞SLAM，结果连A*都写不对。一步一步来，稳扎稳打。
好了，第一章的概述就到这里。下一章我们直接上手——从最简单的Dijkstra算法开始，看看它在嵌入式平台上到底怎么跑。