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Morphological Segmentation 形态分割 算法的优点是：实现简单和计算速度快 算法实现效果： 算法实现大致描述：

基于Hubery编写的Bspline源码进行实验：hubery05/A-start-with-B-spline (github.com) A* 部分程序来源：ROS package of A star algorithm (github.com) 实验效果： 绿色为A*规划的路径，蓝色为Bspline曲线 整理后代码仓库： Arik/Bspline（https://gitee.com/upcgyl/bspline.git）

Turtlebot3项目：

A*算法的核心计算在于：

路径平滑算法：机器人导航

使用Astar进行路径规划，使用minimum-snap进行路径优化处理，建议参考文章： 【附源码和详细的公式推导】Minimum Snap轨迹生成，闭式求解Minimum Snap问题，机器人轨迹优化，多项式轨迹路径生成与优化-CSDN博客

参考文献：

原文链接：第二章 马尔可夫决策过程 (MDP) (datawhalechina.github.io) 马尔可夫奖励过程（Markov reward process, MRP）是马尔可夫链加上奖励函数。在马尔可夫奖励过程中，状态转移矩阵和状态都与马尔可夫链一样，只是多了奖励函数（reward function）。奖励函数 R 是一个期望，表示当我们到达某一个状态的时候，可以获得多大的奖励。这里另外定义了折扣因子 γ 。如果状态数是有限的，那么 R 可以是一个向量。