【推荐】路径规划常用得几种算法

路径规划涉及全局与局部两种方式。全局路径规划为静态规划，依赖完整环境信息进行路径规划；局部路径规划为动态规划，根据实时传感器数据，确定当前位置及局部障碍分布，找出最优路径。

接下来介绍五种基础路径规划算法：Dijkstra算法、A*算法、D*算法、LPA*算法、D* Lite算法。

Dijkstra算法采用贪心策略，逐次选择当前节点最近的子节点，确保每次迭代行程最短。通过更新起始节点到所有已访问节点的最短路径，最终确定最优路径。

A*算法是一种启发式搜索方法，依据启发式规则评估实时位置与目标位置的距离，优先搜索靠近目标的位置，以提高搜索效率。其公式为f(x)=g(x)+h(x)，其中g(x)是起点到当前节点的路径距离，h(x)是当前节点到终点的估计距离。

D*算法在动态环境中表现出色，从目标点反向搜索，增量式更新节点距离度量信息H(x)，若遇到障碍，基于已有信息重新规划路径，无需重新规划整个路径。

LPA*算法在动态环境中也表现出优越性。从起点正向搜索，依据节点的Key值顺序，Key值包含启发式函数h项指导搜索方向。在动态环境中，通过利用先前计算的g值，快速重新规划路径，适应环境变化。

D* Lite算法在地图集内先逆向搜索最优路径，接近目标时，通过局部搜索应对障碍点，利用增量搜索结果直接在当前位置规划最优路径，持续前进。

这些算法各有优劣，在不同环境与需求下适用，共同推动了路径规划技术的发展。