复杂环境多主体路径规划：优化PRM的混合采样与A*算法

"优化概率路线图方法的混合采样策略" 概率路线图方法（Probabilistic Roadmap Method，PRM）是一种在机器人路径规划和多主体交互中常用的算法。该方法通过随机采样来构建一个离散的节点网络，进而解决高维度空间中的路径规划问题。在虚拟人类和多智能体系统中，PRM由于其高效性和灵活性，成为解决复杂环境路径规划的首选工具。 本研究中，作者提出了一种混合采样策略，以改善PRM在处理狭窄通道和边界区域时的性能。混合采样策略包括两部分：桥梁测试采样和非均匀采样。桥梁测试采样主要针对那些连接不同区域的关键位置进行采样，以确保节点网络能够跨越狭窄通道，提高路径连通性。非均匀采样则是在环境的边界或障碍物密集区域增加采样密度，以更好地覆盖这些难以穿越的区域，从而减少路径规划中的误差。 同时，为了进一步优化路径规划过程，作者还提出了一种优化的A*算法。A*算法是一种启发式搜索算法，通常用于找到从起点到目标的最短路径。优化的A*算法在此基础上，引入了删除多余里程碑的功能。这有助于减少计算量，降低路径规划的时间复杂度，同时保证规划出的路径依然准确有效。 在五个多智能体的复杂环境测试中，混合采样策略显示出了显著的优势，能够有效增加关键空间内的里程碑数量，这有助于提高路径规划的精度。优化的A*算法则成功地缩短了路径长度，减少了不必要的移动，从而提升了整体规划效率。 总结来说，这篇研究工作通过改进PRM的采样策略和优化A*算法，为多智能体在复杂环境下的路径规划提供了一种更为高效和精确的解决方案。这种混合采样策略不仅增强了路径规划的适应性，也提高了算法的运行效率，对于实际应用中的路径规划问题具有重要的参考价值。