My A * 구현은 정적 환경에서 잘 작동합니다. 이제 동적 환경에서 작업하기를 원한다면 시작부터 끝까지 트래버스하는 동안 노드 사이의 특정 비용이 변경됩니다.동적 길 찾기 알고리즘에 대한 접근
지금까지 필자는 LPA *, D * 및 D * Lite 알고리즘을 사용하여 나를 도왔습니다. 그럼 최악의 시나리오는 모든 것을 구현하고 가장 잘 작동하는 것을 보는 것입니다.
이러한 알고리즘의 기능을 비교하는 데 필요한 연구가 있습니까? 지금까지 읽은 논문은 한 번에 하나의 알고리즘에만 집중하고 실험 환경이 다르기 때문에 비교하기가 어렵습니다.
** 배경 정보 : C++을 사용하고 있으며 내 환경은 내 탐색 그래프가 navmeshes를 사용하여 표현되는 3D 장면입니다.
어쩌면 this paper 당신을 도울 수 반응성 변형 로드맵 : 동적 환경에서 여러 로봇의 동작 계획 러셀 게일 Avneesh 수드 명나라 C. 린 디 네시 매노 차에 의해; 추상은 다음과 같이 진행됩니다
우리는 동적 장애물 사이에 여러 로봇 의 운동 계획을위한 새로운 알고리즘을 제시한다. 우리의 접근 방식은 변형 가능한 링크를 사용하고 으로 동적으로 후퇴하는 새로운 로드맵 표현을 기반으로하며 무료 공간의 연결을 캡처합니다. 우리는 Newtonian Physics와 호크의 법칙을 의 위치를 업데이트하고 에있는 의 링크에 변형을 연결하여 장애물 인 을 응답합니다. 이 로드맵 표현을 기반으로 우리는 복잡한 자동화 환경에서 로봇의 수십 에 대한 충돌없는 경로를 계산할 수있는 계획 알고리즘을 설명합니다.
그들은는 물리적 기반 알고리즘 적응 로드맵 후퇴 및 동적 환경 의 함수로서 그것의 토폴로지를 변경 표현을 제시한다. 예를 들어 을 사용하여 동적 장애물 사이의 단일 로봇 또는 여러 로봇의 동작을 계획 할 수 있습니다.
당신이 물어 본 지 얼마 안되었으므로, 이미 모든 것을 시도해 볼 시간이 있었을 것입니다 ... 그러나 가치있는 것을 위해, D * -Lite paper (http://www.aaai.org/ 논문/AAAI/2002/AAAI02-072.pdf)에는 실험 결과의 마지막 부분에 LPA *, D * 및 A *와 성능이 비교됩니다.
http://cstheory.stackexchange.com/questions/11855 참조 –