⑴ 路径规划之图搜索算法概述
图搜索算法是路径规划领域的关键方法之一，它们通过将地图结构化为图的形式，采用特定策略搜索最优路径。以下是关于图搜索算法的概述：
Dijkstra算法：
- 特性：经典的图搜索算法，采用广度优先搜索策略。
- 工作原理：通过遍历所有可能路径，选择成本最低的一条，适用于寻找最短路径的问题。
A*算法：
- 改进：在Dijkstra算法的基础上引入启发式函数。
- 优势：通过优化节点搜索顺序，显着提升了路径搜索效率。
- 后续研究：针对A*算法的不足，后续研究在内存消耗、实时性、动态环境适应性、移动目标追踪以及路径质量方面进行了改进。
内存消耗改进：
- 算法：IDA*和SMA*算法。
- 策略：通过优化搜索过程和剪枝策略，有效降低了内存使用量。
实时性改进：
- 算法：RTA*、LRTA*和RTAA*算法。
- 策略：通过更新启发值和学习率，提高了解决问题的速度。虽然这些算法不能保证找到最优路径，但在实际应用中表现出色。
动态环境适应性改进：
- 算法：D、D Lite和AD*算法。
- 策略：通过重用已搜索信息，实现了路径的快速更新和优化。
移动目标追踪改进：
- 算法：GGA*、GFRA和MTDLite算法。
- 策略：通过高效更新启发值和重用搜索结果，显着提高了追踪效率。
路径质量改进：
- 算法：Field D*、Theta*、Incremental Phi*和Lazy Theta*算法。
- 策略：这些算法分别通过允许更灵活的路径方向、优化折线段、结合最优路径搜索结果等方式，实现了更高效的路径规划。
- 其他算法：Hybrid A*算法在满足最小转弯半径约束的同时，进一步提升了路径的连续性。
综上所述，图搜索算法在路径规划领域具有广泛的应用和深入的研究，不同的算法针对不同的应用场景和需求进行了优化和改进。