路径规划 | 详解混合A*算法Hybrid A*(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

混合A算法是A算法的一个变体，它结合了A的启发式搜索优势和Dijkstra算法的可扩展性。混合A算法在寻找两个节点之间的最佳路径时，结合了A*的代价估计和Dijkstra的路径长度估计。

以下是一个ROS中使用混合A*算法进行路径规划的示例代码：

#include <ros/ros.h>
#include <nav_core/base_global_planner.h>
#include <geometry_msgs/PoseStamped.h>
#include <costmap_2d/costmap_2d_ros.h>
#include <angles/angles.h>
#include <base_local_planner/world_model.h>
 
namespace hybrid_astar_planner {
 
class HybridAStarPlanner {
public:
  HybridAStarPlanner() {
    // 初始化代码
  }
 
  bool makePlan(const geometry_msgs::PoseStamped& start, 
                const geometry_msgs::PoseStamped& goal, 
                std::vector<geometry_msgs::PoseStamped>& plan) {
    // 混合A*算法路径规划代码
    // 返回是否成功
  }
 
private:
  // 内部函数，如开启列表的处理、代价估计等
};
 
} // namespace hybrid_astar_planner
 
int main(int argc, char** argv) {
  ros::init(argc, argv, "hybrid_astar_planner");
  hybrid_astar_planner::HybridAStarPlanner planner;
  // 设置参数，循环处理等
}

这个示例展示了如何定义一个混合A算法的路径规划器，并在ROS环境中初始化和运行。具体的混合A算法实现细节（如代码中注释所述）需要根据实际情况来填充。