用于在线航路规划问题

资 源 简 介

用于在线航路规划问题

详 情 说 明

在线航路规划是无人机、机器人或自动驾驶等领域中的关键问题，尤其是在动态环境中，需要实时调整路径以避开障碍并高效到达目标点。改进航路规划算法使其更倾向于向目标点扩展，可以显著提高路径搜索的效率和有效性。

传统的航路规划算法（如A*或Dijkstra）虽然能保证找到最优路径，但在面对复杂环境或大范围搜索时，计算开销可能较大。为了优化这一过程，可以引入启发式策略并调整节点的扩展方向，使其更偏向目标点，从而减少不必要的探索。例如：

增强的启发式函数：在A*算法中，启发式函数直接影响节点扩展的优先级。通过优化启发式函数（如使用更精确的距离估计），可以让算法更倾向于选择靠近目标点的路径。

方向性扩展策略：在随机采样算法（如RRT*）中，可以调整采样点的分布，使其更集中在目标点附近，而非完全随机搜索。例如，以一定概率直接采样目标点附近区域，加速收敛。

动态权重调整：在混合算法中，可以动态调整探索与开发的权重。初期以较广的探索为主，但逐步增加向目标点逼近的引导，以减少无效搜索。

局部优化与重规划：在实时应用中，当环境发生变化时，可以结合局部优化策略，仅调整受影响区域的路径，并利用历史路径信息加快新路径的生成。

改进后的算法不仅能减少计算时间，还能在动态环境下保持较高的路径质量，适用于无人机避障、机器人导航等实时性要求较高的场景。