机器人决策算法和规划算法是机器人领中的两个重要概念。决策算法用于帮助机器人在面对不同情境时做出合理的决策，而规划算法则用于确定机器人在实际环境中的运动路径。

1. 机器人决策算法： 机器人决策算法是指机器人在特定环境中根据感知信息和任务目标，通过一系列的计算和推理来选择合适的行动策略的过程。常见的机器人决策算法包括： - 有限状态机（FSM）：基于状态和转移条件的模型，通过状态转移来实现决策。 - 行为树（Behavior Tree）：通过树形结构描述机器人的行为，并根据优先级和条件判断来选择合适的行为。 - 强化学习（Reinforcement Learning）：通过与环境的交互学习最优策略，使机器人能够在不断试错中逐渐优化决策能力。 2. 机器人规划算法： 机器人规划算法是指机器人在给定环境中确定合适的运动路径，以达到预定目标的过程。常见的机器人规划算法包括： - 全局路径规划：通过对整个环境进行建模和搜索，确定机器人从起点到目标点的最优路径。常用的算法有A*算法、Dijkstra算法等。