2、基础环境搭建：操作系统选择、Python与Anaconda、必备工具链

好，咱们正式开始动手了。

做路径规划仿真，说白了就是搭一个能跑算法、能看效果的工作台。我见过不少新手一上来就急着写代码，结果环境配了三天还没跑通第一个demo。嗯，咱们别走弯路，先把地基打牢。

2.1 操作系统怎么选？Ubuntu还是Windows

我个人习惯用Ubuntu。为什么？因为路径规划里很多底层库（比如ROS、MoveIt、OMPL）在Linux上就是原生支持，少折腾。

但如果你只有Windows机器，也别慌。我早期有个项目就是在Windows上做的，照样跑通了A*和RRT。只是要注意几个点：

• Ubuntu 20.04/22.04 LTS：推荐。ROS Noetic或ROS2 Humble都能完美支持。我目前在用22.04，稳定。
• Windows 10/11：也能做。建议装个WSL2（Windows Subsystem for Linux），相当于在Windows里跑了个轻量Ubuntu。我在项目中试过，性能损失很小。
• 双系统？ 如果你要搞ROS开发，还是直接装Ubuntu省心。虚拟机？算了吧，3D仿真卡到你怀疑人生。

2.2 Python与Anaconda环境配置

Python版本这块，我踩过坑。曾经有个项目，我用Python 3.10写好的代码，部署到客户机器上发现是3.6，一堆语法不兼容。从那以后，我统一用Anaconda管理环境。

2.2.1 安装Anaconda

去官网下载Anaconda Installer，选Python 3.9或3.10版本。我个人推荐3.9，因为很多路径规划库（比如numpy、scipy、matplotlib）在3.9上验证最充分。

# 下载后执行（Ubuntu为例）
bash Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh

# 一路yes，最后问是否初始化conda，选yes
# 验证安装
conda --version
# 输出类似：conda 23.7.4

2.2.2 创建虚拟环境

为什么要用虚拟环境？说白了就是隔离依赖。我同时做两个项目，一个用PyTorch 1.12，一个用PyTorch 2.0，没有虚拟环境的话，你想想看，得乱成什么样。

# 创建环境，指定Python版本
conda create -n path_planning python=3.9

# 激活环境
conda activate path_planning

# 安装核心库
pip install numpy scipy matplotlib shapely

2.2.3 验证环境

写个简单脚本测试一下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一个简单的路径点
points = np.array([[0, 0], [1, 2], [3, 3], [5, 1]])
plt.plot(points[:, 0], points[:, 1], 'b-o')
plt.title("Test: Path Planning Environment")
plt.show()

能弹出图形窗口，说明环境没问题。

2.3 必备工具链安装：Git与CMake

这两个工具，怎么说呢，就像厨师手里的刀和砧板。没有它们，你连菜都切不好。

2.3.1 Git：版本控制

我刚开始做项目时，代码备份全靠复制粘贴文件夹，什么"final_v1.py"、"final_v2.py"、"真的最终版.py"... 后来有一次误删了关键文件，找了一整天。从那以后，Git成了我的标配。

# Ubuntu安装
sudo apt install git

# Windows安装
# 去git-scm.com下载安装包，一路默认

# 配置基本信息
git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "your_email@example.com"

# 验证
git --version
# 输出：git version 2.34.1

2.3.2 CMake：构建系统

如果你只写纯Python，CMake可能用不上。但一旦涉及到C++扩展（比如用OMPL库做运动规划），CMake就是必须的。我记得第一次编译OMPL时，CMake报了一堆错，后来发现是版本太旧。

# Ubuntu安装
sudo apt install cmake

# 验证版本
cmake --version
# 建议版本 >= 3.16，我目前用3.22

# 一个简单的CMakeLists.txt示例
# 用于编译C++路径规划程序
cmake_minimum_required(VERSION 3.16)
project(PathPlanner)
find_package(OMPL REQUIRED)
add_executable(planner main.cpp)
target_link_libraries(planner ompl)

2.4 环境验证清单

好，装完了别急着走。我列个清单，你对照检查一遍：

工具	验证命令	预期输出
Python	python --version	Python 3.9.x
Anaconda	conda --version	conda 23.x.x
Git	git --version	git 2.34.x
CMake	cmake --version	cmake 3.22.x
NumPy	python -c "import numpy; print(numpy.__version__)"	1.24.x

环境搭好了，下一章咱们就开始写第一个路径规划算法——A*。说实话，看到代码跑起来的那一刻，还是挺有成就感的。