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0 专栏介绍

1 什么是LPA*算法？

2 LPA*算法核心概念一览

3 LPA*算法流程

4 步步图解：算法实例

5 算法仿真与实现

5.1 ROS C++实现

5.2 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)。

🚀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LPA*算法？

在路径规划 | 图解动态A*(D*)算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)中我们介绍了D*算法，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。

然而，D*虽然具备动态性，但由于算法只传播障碍信息，故规划路径只能保证可行性。例如D*算法中的实例

在将障碍移除后，该信息不会被感知。而终身规划A*(Lifelong Planning A*, LPA*)算法