路径规划算法：Dijkstra、A算法与D* Lite的图论之旅

路径规划算法：Dijkstra、A算法与D* Lite的图论之旅 在机器人导航和路径规划领域，寻找从起点到终点的最短或最优路径一直是一个关键问题。而图论，作为研究图及其性质的数学分支，为这类问题提供了强大的理论基础。其中，Dijkstra算法、A算法和D* Lite算法是三种常见的路径规划算法，它们都基于图论原理，各有其独特的优势和应用场景。 首先，我们来看看Dijkstra算法。这是一种经典的图论算法，其核心思想是从起点开始，逐步扩展到其他节点，找到从起点到其他节点的最短路径。它采用贪心策略，每次都选择距离起点最近的节点进行扩展，直到扩展到终点或者所有节点。Dijkstra算法在静态环境中表现出色，但在动态环境中可能需要进行重新规划。 接下来是A算法，它基于一种启发式搜索策略，即优先考虑最有可能通向终点的节点。A算法在搜索过程中，不仅考虑了从起点到当前节点的代价（g值），还考虑了从当前节点到终点的启发值（h值）。