嗯，用戶問的是輪式機器人在復雜地形中如何選擇合適的全局路徑規劃算法。首先，我需要理解復雜地形可能帶來的挑戰，比如崎嶇的路面、動態障礙物、非結構化環境等等。輪式機器人在這里的運動控制需要考慮地形通過性、穩定性，可能還有能耗等因素。

根據之前提供的參考內容，全局路徑規劃算法有很多種，比如A*、D*、RRT系列、Dijkstra等。用戶之前的問題中提到過這些算法，現在需要針對復雜地形來選擇合適的。可能需要結合各個算法的優缺點來分析。

首先，復雜地形可能意味著環境是不完全已知或者動態變化的，比如有移動的障礙物或者地形條件隨時變化。這時候傳統的A或者Dijkstra可能不夠，因為它們主要用于靜態環境。D算法可以處理動態變化，適合需要實時更新的場景，這在復雜地形中可能有用。

另外，參考內容里提到RRT和RRT這類算法適用于高維空間和非完整約束，適合復雜地形。比如RRT通過隨機采樣擴展，能夠快速生成路徑，雖然可能不是最優的，但在復雜環境中效率較高。RRT則在RRT基礎上優化路徑，逐漸逼近最優解，可能更適合需要路徑質量的場合。

還有勢場法（APF）也被提到，它通過引力和斥力來規劃路徑，但在復雜地形中容易陷入局部極小值，可能需要結合其他方法使用。比如在參考內容中提到的動態避障和優化路徑的方法，可能可以彌補APF的不足。

另外，用戶提供的參考內容里有一篇提到SLAM算法結合路徑規劃，在未知環境中實時構建地圖，這可能對復雜地形中的全局規劃很重要。因此，需要選擇能夠與SLAM結合的算法，比如D*或者RRT，因為它們可以適應環境的變化和未知區域的探索。

還要考慮機器人的運動學約束，比如非完整約束（比如不能橫向移動的輪式機器人），這時候Hybrid A*可能更合適，因為它考慮了連續狀態空間和轉向限制，適合需要精確控制的復雜地形。

另外，群體智能算法如GA、ACO等也被提到，它們適合處理復雜的優化問題，但計算量大，可能實時性不夠，但在離線規劃或者計算資源充足的情況下可以考慮。

總結一下，選擇全局路徑規劃算法需要考慮以下幾點：

1. 環境的動態性和未知程度：動態環境選擇D*，未知環境選擇RRT或結合SLAM。

2. 路徑質量需求：需要最優解則選A*、Dijkstra或RRT*，快速可行解選RRT。

3. 機器人運動學約束：非完整約束選Hybrid A或RRT。

4. 計算資源：資源有限選A或Dijkstra，資源充足可以考慮RRT或群體智能算法。

5. 是否需要實時更新：D*或動態RRT適合實時調整路徑。

可能還需要結合局部規劃算法，比如DWA或TEB，來處理復雜地形中的實時避障。全局規劃提供大致路徑，局部規劃處理細節調整。例如，在參考內容中提到的ROS導航棧，全局用A*，局部用DWA或TEB，這樣的組合可能適用于復雜地形。

此外，參考內容里提到勢場法在動態避障中的應用，可能可以作為全局規劃的補充，或者與其他算法融合，比如將勢場法用于優化RRT生成的路徑，使其更平滑和安全。

最后，還要考慮實際應用中的傳感器數據融合，比如激光雷達、攝像頭等，如何與全局規劃算法結合，確保路徑的可行性和安全性。例如，使用SLAM構建的地圖作為全局規劃的輸入，同時實時更新障礙物信息。