hyber A star算法
时间: 2025-02-28 16:36:45 浏览: 56
### Hybrid A Star算法概述
Hybrid A Star (H-A*) 是一种专门用于处理具有非完整约束系统的路径规划问题的扩展版本A*算法[^2]。传统A*适用于栅格地图上的最短路径查找,而H-A*则考虑了车辆的动力学特性,使得该方法特别适合于自动泊车和其他自动驾驶场景中的路径规划。
#### 车辆动力学模型集成
为了适应汽车的实际行驶情况,在构建搜索树的过程中引入了一个基于自行车模型的状态空间表示法来描述车辆位置和方向的变化。此状态向量通常由(x, y, θ),即坐标轴的位置以及航向角组成,并且还可能包括速度v作为第四个维度。通过这种方式可以更精确地模拟真实世界里汽车转弯半径受限的情况[^1]。
```matlab
% 定义状态变量结构体
state.x = 0; % 初始横坐标
state.y = 0; % 初始纵坐标
state.theta = pi/4; % 初始角度(弧度制)
state.v = 0; % 初始速度(m/s)
% 设置参数
params.wheelbase = 2.7; % 轴距长度(meters)
```
#### 启发式函数设计
不同于标准形式下的曼哈顿距离或欧几里得距离计算方式,对于带有转向限制条件的任务来说,采用Dubins曲线或者Reeds-Shepp曲线能够更好地估计两个节点间最小可行轨迹的成本。这些启发式的选取不仅影响着求解效率也决定了最终得到的结果质量如何。
```matlab
function h_cost = heuristic(current_state, goal_state)
% 使用 Dubins 曲线估算到目标点的距离
path_length = dubins_path_length([current_state.x, current_state.y, ...
mod(current_state.theta, 2*pi)],...
[goal_state.x, goal_state.y,...
mod(goal_state.theta, 2*pi)]);
h_cost = path_length;
end
```
#### 动态窗口调整机制
考虑到实际驾驶过程中存在诸如障碍物检测延迟等因素的影响,因此在每次迭代时都需要重新评估当前最优路径的安全性和可行性。为此提出了动态窗口的概念——只关注局部范围内有限数量的动作组合来进行快速响应并及时修正偏差,从而提高了整个过程鲁棒性的同时降低了计算复杂度。
```matlab
for i=1:length(action_set)
new_states{i} = predict_motion(state, action_set(i,:), params);
if is_valid(new_states{i}, obstacles) && within_dynamic_window(new_states{i})
add_to_open_list(open_list, f_score, g_score, came_from, new_states{i});
end
end
```
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