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

CSDN 2024-06-16 16:01:03 阅读 67

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0 专栏介绍 1 什么是D* Lite算法? 2 自适应修正项 3 D* Lite算法流程 4 算法仿真与实现 4.1 ROS C++实现 4.2 Python实现

0 专栏介绍

🔥附C++/Python/Matlab全套代码🔥课程设计、毕业设计、创新竞赛必备!详细介绍全局规划(图搜索、采样法、智能算法等);局部规划(DWA、APF等);曲线优化(贝塞尔曲线、B样条曲线等)。

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1 什么是D* Lite算法

上节我们介绍了LPA*算法:路径规划 | 图解LPA*算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)。然而LPA*算法也有缺陷:由于LPA*算法采用从起点开始的前向扩展,所以当机器人开始移动后,若再遇到动态障碍则需要更新全体节点信息,LPA*算法将无法实现增量规划。换言之,LPA*算法的局限性是只能实现一次增量——必须固定起点,在此基础上引入动态障碍才能修正路径



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