[规划算法]Hybrid A *算法原理

最新推荐文章于 2025-10-16 09:24:53 发布
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HybridA*算法是一种考虑车辆运动学约束的图搜索算法，扩展了A*算法的搜索维度。它通过两种启发式方法进行路径规划，包括考虑车辆约束的非碰撞启发式和考虑障碍物的无约束启发式。路径由运动学约束的节点路径和Reed-Sheeps或Dubins曲线连接的路径组成。在接近目标或稀疏环境时，HybridA*使用精确曲线连接以提高效率。该算法在路径规划中兼顾了车辆动态和环境障碍，适用于自动驾驶等领域。

1.算法简介

Hybrid A*算法是一种图搜索算法，改进于A*算法。与普通的A*算法区别在于，Hybrid A*规划的路径考虑了车辆的运动学约束，即满足了车辆的最大曲率约束。

由于A*具有启发式，可以实现快速的结点搜索。核心在于结点权重如何确定（路径代价的设置）。

Hybrid A*算法的启发式包括两种: non-holonomic without-obstacles和holonomic with obstacles。

前者考虑了车辆的运动约束，但不考虑障碍物，一般使用RS曲线，Dubins曲线；后者将车辆当成网格地图上面的点，但考虑了障碍物。

图1 基于Hybrid A*的路径规划算法流程

2.Hybrid A*规划路径的组成

Hybrid A*规划的路径由两部分组成，第一部分是考虑了车辆运动学的探索结点连接而成的路径；第二部分是使用ReedSheeps曲线连接中间点位姿与目标位姿的路径。

1）Hybrid A*的结点拓展

Hybrid A*的搜索空间不仅考虑了x,y方向的拓展，还考虑了Θ方向的探索。相比普通A*的探索空间，Hybrid A*的结点拓展是三维的，因此需要更多的计算量。

图3 Hyrbrid A*的结点扩展：往前往后探索结点

图4 普通A*和Hybrid A* 结点拓展的区别

考虑车辆运动学约束，对地图网格化，生成结点，起始位姿到结点的路径为pat

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