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0 专栏介绍

1 为什么需要Hybrid A*算法?

2 Hybrid A*算法原理

2.1 基本流程

2.2 运动学约束启发式

2.3 基于维诺图的路径耗散

2.4 连续性节点扩展

3 算法仿真

3.1 ROS C++ 仿真

3.2 Python仿真

3.3 Matlab仿真

0 专栏介绍

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1 为什么需要Hybrid A*算法?

混合A*算法(Hybrid A*)是一种改进的路径规划算法,用于解决普通A*算法在某些情况下的局限性。接下来简单介绍A*算法的不足,更详细的A*算法原理请看路径规划 | 图解A*、Dijkstra、GBFS算法的异同(附C++/Python/Matlab仿真)

高维连续空间的问题: A*算法在高维连续空间中效率较低,因为它需要将连续空间离散化为网格,这会导致维度爆炸,计算量增加;

运动约束的问题: 在车辆或机器人路径规划中,通常需要考虑车辆或机器人的运动约束,例如转弯半径、最大速度等。普通的A*算法不考虑这些运动约束࿰

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