机器人技术中的路径规划和避障是一门涉及多个领域的技术，它包括计算机科学、人工智能、控制论和机器人学等。在机器人技术-第5讲-路径规划和避障中，讨论了多种路径规划算法，这些算法是机器人自主移动的基础。
路径规划是机器人执行任务时必须解决的关键问题之一。它涉及到确定一个从起点到终点的无碰撞路径，同时要满足一定的优化准则，例如最短路径、最少时间或者最低能耗等。路径规划可以分为全局路径规划和局部路径规划两种。
全局路径规划是在机器人开始移动前进行的规划，它通常需要预知环境的地图信息，并且在这样的地图上找到一条路径。经典的全局路径规划算法包括Dijkstra算法、A*算法等。Dijkstra算法适用于权值为正的图，它能找出两节点间的最短路径。而A*算法则是一种启发式搜索算法，它在Dijkstra的基础上增加了启发信息，从而提高了搜索效率。
局部路径规划是在机器人移动过程中进行的，它不依赖于完整的地图信息，而是根据机器人当前的感知信息来规划路径。这种方法的代表有Voronoi图法、人工势场法等。Voronoi图法根据环境障碍物的形状划分出一个图，机器人根据这个图的特性来选择路径。人工势场法通过定义吸引力和斥力，构造出一个虚拟的“势场”，使机器人在斥力推动下避开障碍物，在吸引力的作用下向目标移动。
避障是指在机器人运行过程中遇到障碍物时进行的动态规划。机器人需要实时感知环境，并根据感知信息动态调整自己的路径，以避开障碍。避障算法需要对环境有快速响应能力，并能够使机器人以合理的路径安全地绕过障碍。
避障策略有很多种，比如基于传感器的避障，它通过距离测量传感器如超声波、红外传感器或者激光雷达获取周围障碍物信息，并据此调整机器人的运动方向和速度，避免碰撞。动态窗口法(DWA)是一种常见的局部避障算法，它考虑了机器人的动态特性，为机器人规划出一个动态可行的运动轨迹集合，并从中选择最优轨迹。
在机器人技术的学习中，路径规划和避障是基础且重要的内容。对于初学者来说，理解这些概念和算法能够帮助他们更好地掌握机器人技术的精髓。而对于经验丰富的工程师和研究人员来说，进一步开发和优化路径规划和避障算法则是提升机器人性能的关键。
本课程所提到的路径规划算法适合入门学习，也即说明了路径规划算法在机器人技术中的基础性地位。对于机器人路径规划和避障的学习者来说，建议先从理解基本的算法原理开始，然后通过实际操作和实验来加深对算法的理解。随着学习的深入，可以尝试研究和应用更高级的算法，以及如何将多种算法结合起来以解决实际问题。
