D*算法属于全局路径规划算法还是局部路径规划算法

D*算法是一种混合了全局搜索和局部优化的路径规划算法，它主要用于解决复杂的动态环境中实时的全局路径规划问题。不同于一些简单的局部搜索算法（比如A*算法），D*算法不仅考虑当前的状态，还会考虑到未来的潜在威胁或机会，通过建立一个代价函数来评估从起点到目标点的最短路径。

D*算法的核心思想是在不断扩展的树状搜索结构中，结合了最佳优先搜索（Best First Search，BFS）和贪婪策略，同时维护了一个启发式地图（Heuristic Map），以便更有效地预测未来状态。这使得它能够在保证全局最优解的同时，尽可能快地找到可行路径。

因此，尽管它涉及到局部决策，但整体上D*算法是被归类为一种全局路径规划算法，因为它能够保证最终找到从初始位置到目标位置的全局最优路径。

相关问题

全局路径规划和局部路径规划算法

全局路径规划（Global Path Planning）和局部路径规划（Local Path Planning）是机器人自主导航中的两个关键步骤。

1. **全局路径规划**：
全局路径规划是指为机器人从起点到目标点设计一条整体路线的过程。它关注的是大范围、长远的目标，并不考虑具体的环境细节。常用的全局路径规划算法有A*搜索算法、Dijkstra算法、RRT（快速随机树）算法等。这些算法通常用来生成一条最短或效率最高的潜在路径，但可能不是最优解，因为它们假设了完美的信息模型。

2. **局部路径规划**：
局部路径规划是在已经确定的全球路径基础上，细化出一段段可执行的具体路线。由于实际环境中存在障碍物，局部路径规划会处理这些问题，如使用避障算法（如D*、PRM-RRT等）对已有的粗略路径进行修正，使其避开障碍物并保持连续性和安全性。这个阶段往往结合传感器数据，比如激光雷达或摄像头，实时更新路径。

全局路径规划算法与局部路径规划

全局路径规划算法和局部路径规划算法是机器人或自动驾驶车辆等智能系统中常用的路径规划方法。

全局路径规划算法主要用于在环境地图中寻找一个从起点到目标点的最优路径。常见的算法包括A*算法、Dijkstra算法和D*算法等。这些算法通过考虑地图中的障碍物、路径长度和启发式函数等因素，在搜索过程中逐步扩展搜索空间，找到一条经过可行空间的最短或最优路径。

局部路径规划算法则是在全局路径规划的基础上，根据实时感知到的环境信息和障碍物的动态变化，进行实时决策生成机器人的局部运动轨迹。常见的局部路径规划算法包括DWA（Dynamic Window Approach）算法、VFH（Vector Field Histogram）算法和RRT（Rapidly-exploring Random Tree）等。这些算法会根据机器人当前的位置、速度和环境感知信息，考虑到机器人的动力学约束和避障策略，生成一条安全、平滑和高效的局部路径。

总体而言，全局路径规划算法负责在整个地图中找到起点到目标点的最优路径，而局部路径规划算法则根据实时感知信息和机器人动力学约束，在局部环境中生成机器人的实时运动轨迹。两者相互协作，使得机器人能够在复杂的环境中高效、安全地完成导航任务。