基于图搜索的规划算法之 A* 家族（九）：Hybrid A* 算法

已于 2022-11-04 15:30:58 修改
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分类专栏： 自动驾驶规划入门（已完结） 文章标签： 算法 图搜索算法 hybrid A star
于 2022-10-05 12:31:26 首次发布
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Hybrid A* 算法是一种用于解决机器人路径规划问题的算法，尤其适用于存在运动学约束的无人车。它基于A*算法，通过考虑机器人的运动学模型（如最小转弯半径）来生成平滑路径。算法通过拓展节点、定义成本函数和启发式函数，结合搜索和试探策略，确保路径的效率、安全性和平滑性。在实际应用中，Hybrid A* 使用预先计算的启发式函数和Reed-and-Shepp路径生成方法来快速找到满足约束的路径。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在以往介绍的图搜索路径规划算法中，都把机器人/智能体当成一个能原地360旋转的运动质点，所以无论是存在直角还是 45 ° 45\degree 45°角都是没问题的。但是，真实世界中的大多数机器人存在运动学约束（例如，最小转弯半径），能跟踪上的路径必须首先要满足机器人的运动学约束。本文要介绍的Hybrid A* 算法是由塞巴斯蒂安·特龙（Sebastian Thrun）领队参加DARPA 2007城市挑战赛中提出的用于无人车停车场泊车的路径规划算法。Hybrid A* 算法的核心思想没有比原始 A* 算法多出什么（也是基于贪心策略从未探索的节点列表中选择 f f

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[运动规划算法]基于图搜索的规划算法
xiewf的博客
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A* A星 算法 C语言 实现代码
jishublog
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