路径规划算法可以根据不同的标准进行分类。以下是路径规划算法的一些主要分类方式：
- 按路径维数分类 ：
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二维路径规划 ：主要应用于超声、CT、X射线等设备的导航手术中。
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三维路径规划 ：主要应用于三维超声、MRI等设备的导航手术中。
- 按路径形式分类 ：
- R型、S型、H型和混合型路径 ：这些类型是根据穿刺路径的特点进行分类的，即整个路径包含两种以上不同路径形式的组合。
- 按规划算法分类 ：
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数值法 ：通过数值计算的方法来优化路径，通常利用目标函数的最大或最小值来得到最优路径。包括目标函数法、单元分解法、路线图法、人工势能场法等。
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搜索法 ：根据路径形式特点，利用计算机的人工智能搜索算法来搜索可行性路径。包括深度优先搜索法、可视图法、轮廓法、Voronoi图法等。
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反解法 ：通过求解逆问题来获得路径，例如通过求解控制点的运动轨迹来得到路径。
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概率法 ：考虑路径误差的随机性，利用数学概率原理计算穿刺成功率最大的路径。
- 按应用领域分类 ：
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多汽车路径规划 ：用于大型车队的调度和交通管制。
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自动驾驶全局路径规划 ：包括Dijkstra算法、Floyd算法以及启发式搜索算法如A*算法等。
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局部路径规划 ：动态规划，通常用于实时环境中的路径规划，如A算法、D算法、LPA*算法等。
- 按环境信息分类 ：
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全局路径规划 ：静态规划，需要掌握所有的环境信息，如Dijkstra算法、A*算法等。
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局部路径规划 ：动态规划，根据传感器信息实时更新路径，如RRT算法、PRM算法等。
- 按算法特性分类 ：
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传统算法 ：如Dijkstra算法、A算法、HybridA算法、RRT*算法等。
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智能算法 ：如禁忌搜索、遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法等。
这些分类方式并不是互斥的，一个路径规划算法可能同时属于多个分类。例如，A*算法既是一种搜索法，也常用于全局路径规划，同时还是一种启发式搜索算法。选择合适的路径规划算法需要根据具体的应用场景和需求来决定。
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