人工智能机器人自动驾驶 ROS2 路径规划 | 详解混合A*算法Hybrid A*(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

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

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🔥附C++/Python/Matlab全套代码🔥课程设计、毕业设计、创新竞赛必备！详细介绍全局规划(图搜索、采样法、智能算法等)；局部规划(DWA、APF等)；曲线优化(贝塞尔曲线、B样条曲线等)。

🚀详情：图解自动驾驶中的运动规划(Motion Planning)，附几十种规划算法

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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