路径规划 | 图解动态A*(D*)算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

最新推荐文章于 2025-04-28 01:17:13 发布
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分类专栏： 运动规划实战精讲 文章标签： 人工智能 自动驾驶 机器人 ROS 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/FRIGIDWINTER/article/details/129339907
本文介绍了动态A* (D*) 算法，一种适用于静态和动态环境的路径规划算法。内容包括D*算法的概念、核心思想、流程图，以及在ROS中用C++和Python的实现。通过实例和仿真展示了D*如何应对环境变化进行路径重规划。

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🚀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 什么是D*算法？

动态A*(Dynamic A*, D*)算法是一种增量式路径规划算法，与A*算法相比，它最大的优势是可以同时兼容静态环境和存在未知动态变化的场景，曾被美国用于火星探测器寻路。如果还不了解A*算法，可以看路径规划 | 图解A*、Dijkstra、GBFS算法的异同(附C++/Python/Matlab仿真)

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路径规划 | 详解混合A*算法Hybrid A*(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
FRIGIDWINTER的博客
04-29 1万+
Hybrid A*算法通过结合连续状态空间搜索、运动约束考虑和轨迹优化等技术，弥补了普通A*算法在高维连续空间和的不足，提高了路径规划的效率和鲁棒性，广泛应用于车规级路径规划。本文详细图解Hybrid A*算法的原理——启发式、维诺耗散项、节点扩展法则等，并给出ROS C++、python、matlab三种语言的仿真实现加深理解
路径规划 | 图解RRT*算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
FRIGIDWINTER的博客
05-29 8598
RRT*算法针对传统RRT算法进行了渐进最优改进，在添加节点到搜索树的过程中进行重连选择。本文图解RRT*算法原理，并采用ROS C++、Python、Matlab三种语言实现算法，加深理解
生动形象的解释下A星算法以及为什么这么效率高
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欢迎来到《技术探索》，这是一个专注于游戏开发技术的博客。在这里，我们将深入探讨游戏引擎、图形渲染、人工智能、物理模拟等领域的最新技术和最佳实践。无论您是初学者还是经验丰富的开发者，我们都希望为您提供有价值的见解和实用的技巧。
04-28 1302
A星算法高效的原因在于：它结合了“已经走过的路”和“还要走的路”的信息，优先探索最有希望的路径，既不盲目，也不死板，像聪明的导航员一样带你走最优路线。我们继续用生动的方式深入讲讲A星算法的工作细节，以及它和其他算法的对比，让你对它的高效有更直观的理解。聪明的选择：每一步都优先走“最有希望”的路。合理的估算：用合适的启发函数，既快又不走冤枉路。动态调整：遇到新情况能及时调整路线。A星算法就像一个既有经验又有远见的快递小哥，每一步都在用地图和直觉，带你走最省力、最快捷的路线！
A*算法用于动态路径规划
08-04
A*算法用于动态路径规划，实现功能：静态复杂环境下路径规划；简单地对地图分析并做出处理决策；动态环境下路径规划
一种基于A* 算法的动态多路径规划算法
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此心光明，亦复何言~
03-25 1万+
一种基于A* 算法的动态多路径规划算法 本文转自：http://www.chinaaet.com/article/3000017595 2016年微型机与应用第04期 刘斌，陈贤富，程政 （中国科学技术大学 信息科学技术学院，安徽 合肥 230027） 摘要： 车载导航系统中最重要的功能是路径规划，传统车载导航设备大多采用静态算法，没有采用实时交通信息规划出的路径可能不是最优路径。结合一种动态行程...
D*（Dynamic A*）路径规划算法
世界仙境与冷酷尽头's Blog
10-07 6065
D*（Dynamic A*）路径规划算法
【路径规划】动态路径规划（matlab实现）
你的Matlab小助手
03-31 1030
动态路径规划是指在考虑环境不确定性和变化的情况下，确定从起点到目标点的最佳路径的过程。与传统路径规划不同，动态路径规划需要在实时或近实时条件下不断调整路径以应对环境变化。这些算法可以是基于规则的，也可以是基于优化或机器学习的，旨在在考虑时间、资源和环境变化的情况下找到最优路径。总的来说，动态路径规划是一种在不确定环境中实现路径规划的技术，通过实时更新和调整路径以适应环境变化，从而在动态环境中有效地导航和规划路径。文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。
路径规划算法：动态规划
肥嘟嘟的左卫门
02-18 3422
如上图所示的实例中，寻找点A到点E代价最小的路径，这是典型的动态规划的应用场景，逆向寻优，正向求解一般分为3步，即三层循环： 第一层循环：遍历每一个阶段； 第二层循环：遍历第i个阶段的每一个状态； 第三层循环：遍历第i+1个阶段的每一个状态 最终倒叙求得最优解。 ...
路径规划 | 图解Theta*算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
FRIGIDWINTER的博客
08-28 8922
Theta*算法的核心原理是去除依赖于网格形状的角度约束，不限制路径仅由栅格边缘组成，以提升路径平滑性和最优性。本文详解Theta*算法原理并给出ROS C++/Python/Matlab三种实现加深理解
路径规划 | 图解LPA*算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
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03-20 6461
LPA*算法是一种增量启发式路径规划算法，在保证动态可行性的同时增强了最优性。本文图解LPA*算法原理，并提供ROS C++、Python、Matlab三种仿真环境的实验代码
D*(动态A*)算法
weixin_42684313的博客
02-14 946
原理：
Dstar（动态路径规划）算法
04-25
D*算法又称为动态A*算法，在未知环境或有动态障碍物出现时，采用A*算法需要丢弃初始规划完成的open表和close表，重新进行规划。造成规划时间的增加，D*算法的核心思想是先用dijkstra或A*从目标点向初始点进行反向搜索，然后机器人从起点向目标点移动，当遇到动态障碍物时，只进行局部的更改即可，效率明显提高。本仿真基于matlab进行D*算法的动画演示。
动态规划算法解决最优路径规划
08-20
m排n列的柱桩，每个柱桩上预先放好价值不一样的宝石。现在有位杂技演员从第一排的第1号柱桩开始跳跃，每次都必须跳到下一排的柱桩上，且每次跳跃最多只能向左或向右移动一个桩子。也就是说如果现在杂技演员站在第j号桩上，那么他可跳到下一排的第j号桩上，也可跳到下一排的第j-1 (if j>1)或者 j+1 (if j<n) 号桩上，并得到桩上的宝石。计算出一条最佳的跳跃顺序，使杂技演员获得的宝石的总价值最大。宝石价值和最优跳跃路径都保存在文件中。
动态路径规划算法及一个示例
易之阴阳，量子纠缠，道之一体，缘起性空
04-10 1289
动态路径规划算法是一种在给定环境和条件下，寻找从起点到终点最优路径的算法。由于动态环境的不确定性，这些算法需要实时调整路径以适应环境变化。这个代码示例实现了一个基本的Dijkstra算法，适用于静态环境。对于动态环境，可能需要更复杂的算法，如D*或RRT，这些算法能够实时响应环境变化并调整路径。# 如果找到更短的路径，则更新距离表和优先队列。# 初始化距离表，所有节点距离起点的距离都是无穷大。Dijkstra算法：适用于静态环境，寻找最短路径。D*算法：动态版本，适用于环境变化的情况。
【机器人】 D*算法-动态路径规划
zhuhua造轮子的博客
07-18 4706
D*算法-动态路径/运动规划 目录 D*算法-动态路径/运动规划 1 前言 1.1 命名由来 1.2 使用场合 2 算法逻辑 2.1 主流程 2.2 核心函数 3 要点探讨 3.1 D* 主要特点 3.2 D* 和Dijkstra、A* 到底什么关系 4 实例 5 参考资料 5.1 原文 5.2 其他参考 1 前言 1.1 命名由来 原话：The name of the algorithm, D*, was chosen because it resembles A*
Dynamic A*(D*) 路径规划算法C++高效实现（开源,OOP）
ZYunfei的博客
04-25 6685
为何用C++？ 网上基本都是py或者matlab，C++较少。 路径规划算法一般需要落地，C++是沟通硬件的语言，py或matlab不太直接。 C++实现算法更考验编程。 高效，C++速度更快。 何谓D*搜索算法 D*也称为动态A*算法，顾名思义，在应对动态环境下D*更高效。为什么？因为它不会replan，也就是不会重规划，而是局部重规划，降低了运算量。 关于D*算法的讲解下面几篇blog讲得不错： https://blog.youkuaiyun.com/lqzdreamer/article/details/850
简单的DP（Dynamic Process 动态路径规划）算法例子
tiantangderen的博客
09-04 4137
昨天在LeetCode做了一个算法相关的题目，大概的意思是   从一组数中取出一组数，但是取出的数不能是相邻的，要求取出数的和最大。   开始觉得这个算法的题目好难啊，怎么放大Easy的类别里面，想了半个小时还是没有结果，就到讨论区去看看，发现解决方法的代码量都十分少，原来这是一个简单的DP问题，真是难者不会，会者不难！许多算法都是有一定的套路的，接触过之后才发现原来是这样，同时也感慨最初...
A*算法的路径动态规划问题
qq_38734403的博客
08-25 3216
A算法是一种启发式搜索算法，启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径，提高了效率。   1&gt; A*算法原理 A*算法是一种启发式搜索算法，适合求解状态空间中从起始点到目标点的最小代价航线[2]。A*算法把子节点i的估计代价f(i)看成从起始点到子节点i的实际代价g(i)与子节点i到达目标点的...
（5-1）D*算法：动态路径规划算法简介
码农三叔
07-12 1919
动态路径规划算法是用于在移动体（例如机器人、车辆、飞行器等）在不确定环境中实时规划路径的一类算法。与静态路径规划算法不同，动态路径规划算法能够在运动过程中根据环境的变化实时调整路径，以适应新的情况和条件。
动态A*路径规划算法ros
02-14
### 动态A*路径规划算法在ROS中的实现 #### 背景介绍 动态A*（Dynamic A* Lite 或者 D* Lite）是一种用于实时环境下的路径重规划算法，在机器人导航领域应用广泛。该算法能够在环境中存在未知障碍物的情况下，有效...
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