在路徑規劃的研究中，最典型的方法就是a*搜尋演算法，其將地圖空間劃分成大小相等的柵格，然後根據環境地圖障礙物資訊來生成每個柵格的代價值從而構成代價地圖。
a*演算法就是利用啟發式函式快速地在狀態空間進行搜尋，找到一條連通起點柵格和目標柵格且代價值最小的路徑。a*演算法假設搜尋過程中地圖環境資訊不發生任何變化，一旦在搜尋過程中環境資訊發生變化，則需要重新執行a*演算法進行重規劃。在真實環境中，環境資訊一直變化，為了提高效率，stentz等人提出了一種能夠適用於動態環境下的路徑規劃演算法——d*演算法。
d*演算法，它能夠在重規劃階段利用前一次規劃過程中已展開的中間狀態節點，從而提高了動態環境下的規劃效率。
但他們都只適用於低維空間的狀態搜尋。
路徑規劃演算法 A
a 演算法是啟發式搜尋，是一種盡可能基於現有資訊的搜尋策略，也就是說搜尋過程中盡量利用目前已知的諸如迭代步數，以及從初始狀態和當前狀態到目標狀態估計所需的費用等資訊。a 演算法可以選擇下乙個被檢查的節點時引入了已知的全域性資訊，對當前結點距離終點的距離作出估計，作為評價該節點處於最優路線上的可能性的...
路徑規劃演算法 A 演算法
a a star 演算法是一種靜態路網中求解最短路徑最有效的直接搜尋方法，也是解決許多搜尋問題的有效演算法。演算法中的距離估算值與實際值越接近，最終搜尋速度越快 astar演算法是從起點開始一步步的往終點探索。他有兩個鍊錶open鍊錶和close鍊錶。每探索 本文稱之為 擴充套件 乙個點n時，就獲取...
路徑規劃演算法高階
最早是在大學期間學習路徑規劃演算法，嚴蔚敏 吳偉民的 資料結構 講的最短路徑。當時感到有些晦澀難懂，並沒有理解演算法思想。回頭看，主要是因為應付考試，沒有和實際應用場景建立連線，所以體會不深。畢業後，因為從事地圖有關工作，又想到這些內容，然後複習 研究，總算明白其中道理。這些演算法能解決我們生活中遇...