自动驾驶路径规划算法

自动驾驶路径规划算法是指无人车为了到达目的地而做出决策和计划的过程，以规划出带速度信息的路径。其中，D*算法是一种常用的路径规划算法，它是由卡耐基梅隆机器人中心的Stentz在1994年提出的，主要用于机器人探路和美国火星探测器上的路径规划。与传统的A*算法相比，D*算法在重规划时具有更高的计算效率，因为它储存了空间中每个点到终点的最短路径信息。D*算法是一种反向搜索算法，即从目标点开始搜索过程，并在初次遍历时保存每个节点的信息。这使得D*算法能够更好地适应环境变化，并提供更高效的路径规划。\[1\]

另外，经典的A*算法是一种常见的路径规划算法，它使用曼哈顿距离作为距离估计，以获得最短路径。然而，经典A*算法并没有考虑实际道路坡度、道路滚动阻力系数和能量损耗等因素对行驶车辆的影响，因此其搜索的最短路径并不一定是符合实际车辆行驶的最优路径。\[3\]

综上所述，自动驾驶路径规划算法包括D*算法和经典A*算法等，它们都是为了实现无人车安全、舒适地到达目的地而设计的。这些算法通过考虑不同的因素和采用不同的搜索策略，以提供最优的路径规划方案。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [自动驾驶路径规划五大常用算法（Dijkstra/人工势场/图搜索等）](https://blog.csdn.net/CV_Autobot/article/details/127781014)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [自动驾驶路径规划——A*（Astar）算法](https://blog.csdn.net/sinat_52032317/article/details/127077625)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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