资料介绍
A* 算法在路径规划和图搜索等领域中应用非常广泛。利用传统 A* 算法进行航迹搜索时, 通常将规划环境表示为网格的形式,通过预先确定的代价函数寻找最小代价航迹。它对当前位置的每一个可能到达的网格单元计算代价, 然后选择最低代价的网格单元加入搜索空间来探索。加入搜索空间的这一新网格单元又被用来产生更多的可能路径。对于规划空间中的每一位置(网格单元),航迹都能从任意的方向通过,因此一个单元网格可能代表 A* 搜索空间中几乎无数个节点。在实际应用中扩展航迹节点时,一般只考虑该节点的邻域中的网格单元。一般来说,考虑的邻域越大,生成航迹越精确,但需要的内存空间也越大,收敛时间越长。尤其在大范围地图情况下使用传统 A* 算法进行航迹规划, 要收敛到最优解可能需要很长的时间和极大的内存需求。这就要求对 A* 算法进行复杂度分析,分析其基本操作次数与地图范围增长的具体关系, 从而有根据的对 A* 算法进行改进,使其满足大范围地图情况下的应用。
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