混合式A星代码解析_1 概述和框架

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#自动驾驶 #人工智能 #c++

本文介绍了Karl Kurzer在2015年基于hybridAstar算法的程序，该程序结合了搜索树和A星算法的优点，适用于阿克曼底盘的机器人路径规划。程序通过拓展状态空间和改进启发式提高了搜索效率，但生成的路径非全局最优。程序包括四个部分：hybrid_astar、tf_broadcaster、map_server和rviz，用于路径规划、坐标转换、地图提供和可视化。尽管适用于约束场景，对于差速或全向机器人可能效率较低。

1.程序概述

在这里插入图片描述

1.1 程序来源

  • 程序来源:
    Kurzer, Karl写于2015年,算法基于hyridAstar.结合了基于采样和基于搜索的方法的优点.
    github 链接
  • 算法来源:
    程序中涉及到的算法来源于: hybrid A* algorithm developed by Dmitri Dolgov and Sebastian Thrun (Path Planning for Autonomous Vehicles in Unknown Semi-structured Environments DOI: 10.1177/0278364909359210)

1.2 程序的特点

优点:

  • 结合了基于搜索树和基于A星的优点.
  • 拓展了离散空间的状态.状态的数量和距离目标的距离成反比.便于更快搜索到路径
  • 改进了启发式,采用只考虑动作约束的RR启发式和只考虑障碍物的一般启发式的结合,获得了比两者都要好的性能.

缺点:

  • 出来的曲线不是全局最优的,需要进行进一步优化.原文中,作者也做了进一步的优化.
  • 适用于有约束的场合,如果机器人是差速或者全向的,就没必要使用混合式A星,反而会降低速度.

1.3 适用场景

主要适用于阿克曼底盘的机器人.为其提供一个粗略的初始路径.

2

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