运动规划算法可以分为两大类：基于搜索的算法和基于优化的算法。基于搜索的算法主要是通过搜索空间寻找最优路径，如A*算法，Dijkstra算法等。
而基于优化的算法则是通过对目标函数进行优化来得到最优解，如线性规划，非线性规划等。两类算法各有优缺点，基于搜索的算法适用于搜索空间比较小的情况，而基于优化的算法则适用于搜索空间比较大，目标函数比较复杂的情况。在实际应用中，需要根据具体问题的特点来选择合适的算法。
问运动规划算法分类
问题描述：
运动计划制定流程图
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运动规划算法可以分为多种分类。一种常见的分类是基于搜索算法的分类，包括启发式搜索算法（如A*算法、D*算法）、遗传算法、模拟退火算法等。
另一种分类是基于优化算法的分类，包括线性规划、整数规划、动态规划等。还有一种分类是基于机器学习的分类，包括强化学习、深度学习等。根据具体应用场景和问题要求，选择合适的算法进行运动规划。
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