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路径规划算法,A*,A-star启发搜索,Hybrid-A*,混合A*算法,Dijkstra迪杰斯特拉算法,GBFS贪婪最佳优先搜索算法,DFS深度优先搜索,BFS广度优先搜索算法等,车辆路径规划算法,小黑子路径规划

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zhaohaojie1998/Path-Planning

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路径规划算法

算法:

算法 file 类别 性质 OpenList数据结构
A星算法
(A*)
A_star.py 启发搜索
F=G+H
最优+最速 PriorityQueue
混合A星算法
(Hybrid A*)
HybridA_star.py 启发搜索
F=G+H
考虑车辆运动学约束 PriorityQueue
迪杰斯特拉搜索算法
(Dijkstra)
Dijkstra.py 启发搜索
F=G
最优 PriorityQueue
贪婪最佳优先搜索算法
(Greedy Best First Search, GBFS)
GBFS.py 启发搜索
F=H
最速 PriorityQueue
广度优先搜索算法
(Breadth First Search, BFS)
BFS.py 遍历搜索 最优 deque 先入先出
深度优先搜索算法
(Depth First Search, DFS)
DFS.py 遍历搜索 最速 list 后入先出
概率路图算法
(Probabilistic Road Map, PRM)
采样
快速随机扩展树算法
(Rapidly-exploring Random Tree, RRT)
采样
备注:
  • 原版 PriorityQueue:无法更新Node,路径较长,但搜索速度贼快
  • set版 PriorityQueue:动态更新Node,路径最短,速度接近或超过优先队列(要求Node可hash)
  • list版 PriorityQueue:动态更新Node,路径最短,速度最慢(in和pop时间复杂度比set的in和remove大)

用法:

  • 在草纸上随便画点障碍物,拍照上传替换鲲鲲图片 image.jpg,在 A_star.py 等脚本中设置起点终点等参数,运行即可.
  • 程序并没有设置复杂的继承/依赖关系,只需要如 common.py + A_star.py + image.jpg 三个文件在同一目录就能运行.

效果:

复杂障碍物地图下的路径规划结果(只能看一眼,不然会爆炸)

混合A*算法:(考虑车辆运动学约束)

A*算法:(介于最优和快速之间)

  • List耗时0.67s,Set耗时0.45s,PriorityQueue耗时0.48s,步长3
  • 由于List/Set存储结构能动态更新OpenList中Node的cost和parent信息,路径会更优
List/Set存储结构:

PriorityQueue存储结构:

Dijkstra算法:(最优路径,耗时较大)

  • List耗时81s,Set耗时15.6s,PriorityQueue耗时15s,步长3

GBFS算法:(路径较差,速度贼快)

  • List耗时0.16s,Set耗时0.12s,PriorityQueue耗时0.13s,步长3

BFS算法:(最优路径,耗时较大)

  • Deque耗时8.92s,步长3

DFS算法:(最烂路径,速度较快)

  • List耗时1.96s,步长5

  • List耗时15.07s,步长3

img

PRM算法:

raise NotImplementedError

RRT算法:

raise NotImplementedError

Requirement:

python >= 3.9

opencv-python >= 4.7.0.72

matplotlib >= 3.5.1

numpy >= 1.22.3

广告:

DRL-for-Path-Planning: 深度强化学习路径规划, SAC路径规划

Grey-Wolf-Optimizer-for-Path-Planning: 灰狼优化算法路径规划、多智能体/多无人机航迹规划

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