1. 开源项目与算法实现
CppRobotics: 提供了多种机器人算法的C++实现，包括路径规划算法如Dijkstra、A、RRT、以及基于优化的方法如Cubic Spline Planner等。
Hybrid A Star (HA): 一种考虑了运动学约束的A算法变种，适用于更复杂的环境。
MultiAgent Path Finding (MAPF): 针对多智能体系统，如GavinPHR的项目，用于解决多个智能体同时路径规划的问题。
2. 最优化理论与工具
osqp: 一个用于求解二次规划问题的开源库，常用于路径平滑和实时规划。
mosek: 一个强大的优化求解器，支持多种优化问题，包括线性、二次、凸优化等，适用于复杂路径规划中的约束优化。
ceres: Google开发的非线性最小二乘优化库，广泛应用于SLAM、路径规划中的参数估计。
g2o: 图优化框架，适用于机器人定位和建图，通过设置边和顶点来优化路径。
nlopt: 非线性最优化库，提供了多种优化算法，适合于需要自定义目标函数和梯度的场景。
ipopt: 一个开源的非线性编程求解器，适用于处理具有约束的优化问题。
3. 书籍与课程资源
《最优化：建模、算法与理论》: 提供了优化理论的基础知识。
《凸优化》(Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe): 凸优化领域的经典书籍，适用于解决有特定结构的优化问题。
深蓝学院的数值优化课程: 专门针对机器人和自动驾驶中的数值优化问题进行讲解。
4. 特定算法与案例
Elastic Band (时间弹性带): 如Rosmann等人的工作，用于高效的轨迹优化。
FastPlanner/EgoPlanner: 高飞教授的课程中提到的路径规划方法，适用于飞行器和车辆。
Apollo自动驾驶平台的路径优化: 利用参考线平滑转换为凸优化问题，通过osqp快速求解。
这些工具和方法覆盖了从基础的图搜索算法到高级的非线性优化，为不同的路径规划需求提供了丰富的解决方案。开发者可以根据具体的应用场景和性能要求选择合适的工具进行路径优化。
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