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基于复杂度分析的改进A_算法飞行器航迹规划_丛林虎
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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