目录

0 专栏介绍 1 为什么需要Hybrid A*算法？ 2 Hybrid A*算法原理 2.1 基本流程 2.2 运动学约束启发式 2.3 基于维诺图的路径耗散 2.4 连续性节点扩展 3 算法仿真 3.1 ROS C++ 仿真 3.2 Python仿真 3.3 Matlab仿真

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 为什么需要Hybrid A*算法？

混合A*算法(Hybrid A*)是一种改进的路径规划算法，用于解决普通A*算法在某些情况下的局限性。接下来简单介绍A*算法的不足，更详细的A*算法原理请看路径规划 | 图解A*、Dijkstra、GBFS算法的异同(附C++/Python/Matlab仿真)

高维连续空间的问题： A*算法在高维连续空间中效率较低，因为它需要将连续空间离散化为网格，这会导致维度爆炸，计算量增加； 运动约束的问题： 在车辆或机器人路径规划中，通常需要考虑车辆或机器人的运动约束，例如转弯半径、最大速度等。普通的A*算法不考虑这些运动约束࿰