文章目錄

• Dynamic A*（D*）算法深度剖析：動態環境下的路徑規劃革新
• • 1. 引言：動態路徑規劃的核心挑戰與解決方案
  • • 1.1 動態環境的本質特征
    • 1.2 D * 算法的誕生與核心價值
  • 2. D * 算法核心原理深度解析
  • • 2.1 反向搜索機制的數學基礎
    • 2.2 關鍵參數與數據結構
    • • 2.2.1 h 值（當前代價估計）
      • 2.2.2 k 值（關鍵值）
      • 2.2.3 b 指針（反向父節點指針）
      • 2.2.4 優先隊列（開放列表）
    • 2.3 節點狀態轉換機制
  • 3. D * 算法完整工作流程
  • • 3.1 初始化階段
    • 3.2 初始路徑規劃階段
    • • 3.2.1 RAISE 狀態處理（process_raise）
      • 3.2.2 LOWER 狀態處理（process_lower）
      • 3.2.3 路徑提取
    • 3.3 動態更新（重規劃）階段
  • 4. D * 算法完整代碼實現與逐行解讀
  • • 4.1 代碼整體架構
    • 4.2 節點類（DStarNode）實現
    • 4.3 算法類（DStar）核心實現
    • • 4.3.1 初始化方法
      • 4.3.2 輔助方法：坐標驗證與鄰居獲取
      • 4.3.3 輔助方法：代價計算
      • 4.3.4 核心方法：節點插入優先隊列
      • 4.3.5 核心方法：狀態處理（process_state）
      • 4.3.6 路徑規劃與重規劃方法
  • 5. D * 算法應用場景深度分析
  • • 5.1 倉儲機器人（AGV）導航
    • 5.2 實時戰略（RTS）游戲 AI
    • 5.3 無人機自主避障與導航
  • 6. D * 算法性能優化策略
  • • 6.1 搜索范圍限制
    • 6.2 啟發式函數優化
    • 6.3 節點池與內存管理
    • 6.4 并行化處理
  • 7. 路徑規劃算法對比分析
  • • 7.1 D*與 A*的本質區別
    • 7.2 D*與 D* Lite 的對比
    • 7.3 算法選擇建議
  • 8. D * 算法的擴展與未來發展
  • • 8.1 多智能體 D*（Multi-Agent D*）
    • 8.2 三維 D*（3D D*）
    • 8.3 深度強化學習與 D * 的結合
    • 8.4 邊緣計算場景下的輕量化 D*
  • 9. 總結
  • 參考文獻與內容出處
  • 參考文獻與內容出處