私の A* 実装は、静的環境でうまく機能します。動的な環境で作業したい場合、つまり、最初から最後までトラバースする間にノード間の特定のコストが変化します。
これまでの読書から、LPA*、D*、および D* Lite アルゴリズムが役に立ちます。私の最悪のシナリオは、すべてを実装して、何が最適かを確認することです。
これらのアルゴリズムの機能を比較する研究はありますか? 私がこれまでに読んだ論文は、一度に 1 つのアルゴリズムに焦点を当てているだけであり、実験環境が異なるため、比較することは困難です。
**背景情報: 私は C++ を使用しており、私の環境は 3D シーンであり、私の検索グラフはナビメッシュを使用して表現されています。
おそらく、このペーパーが役立つかもしれません。 Reactive Deformation Roadmaps: Motion Planning of Multiple Robots in Dynamic Environments by Russell Gayle Avneesh Sud Ming C. Lin Dinesh Manocha ; アブストラクトは次のようになります。
動的障害物の中での複数のロボットの動作計画のための新しいアルゴリズムを提示します。私たちのアプローチは、変形可能なリンクを使用し、自由空間の接続をキャプチャするために動的に収縮する新しいロードマップ表現に基づいています。ニュートン物理学とフックの法則を使用してマイルストーンの位置を更新し、他のロボットや障害物の動きに応じてリンクを変形させます。このロードマップ表現に基づいて、複雑な動的環境で数十台のロボットの衝突のないパスを計算できる計画アルゴリズムについて説明します。
彼らは、動的環境の関数としてそのトポロジーを撤回および変更する、物理ベースの適応ロードマップ表現であるアルゴリズムを提示します。これを使用して、単一のロボットまたは複数のロボットの 動的な障害物内での動作を計画できます。
あなたが尋ねてからしばらく時間が経っているので、すでにそれらすべてを試す時間があったかもしれません. 2002/AAAI02-072.pdf) の最後にセクション「実験結果」があり、LPA*、D*、および A* とパフォーマンスを比較しています。