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混合A
算法（
Hybrid A）与路径规划
一、概述
混合A
算法（
Hybrid
A）是一种路径规划算法，主要用于解决自动驾驶或机器人技术中的路径规划问题。它结合了传
统A
算法的优点，并针对特定场景进行了优化，如泊车场景等。本文将详细介绍混合
A算法，以及
在MATLAB环境下的具体实现方法和逐行源码分析。
二、混合A*算法基本原理
1. 传统A*算法：A*算法是一种启发式搜索算法，用于在图或网格中寻找从起点到终点的最优
路径。它通过评估每个节点的代价（即从起点到该节点的实际距离）和启发式代价（从该
节点到终点的估计距离）来选择下一步的移动方向。
2. 混合A*特点：混合A
算法在传统
A的基础上，引入了更复杂的启发式策略和局部路径规划
技术，以适应更复杂的场景和动态环境。例如，在泊车场景中，它可以处理狭小空间、障
碍物以及其他复杂条件下的路径规划问题。
三、混合A*在泊车路径规划中的应用
混合A*算法在泊车场景中，能够根据车辆当前位置、目标泊车位置以及周围环境信息，实时计算
出最优的泊车路径。通过考虑多种因素，如空间大小、障碍物距离等，确保车辆能够安全、高效
地完成泊车过程。
四、从零开始写Hybrid A*算法
1. 初始化：定义起点和终点，构建图或网格结构。
2. 扩展节点：从起点开始，按照某种策略（如广度优先或启发式策略）扩展节点。
3. 评估节点：对每个扩展的节点进行代价评估，包括实际代价和启发式代价。
4. 选择最优节点：根据代价评估结果选择下一步移动的节点。
5. 递归处理：如果所选节点未到达终点，则继续进行递归扩展和评估；否则进入路径重建阶
段。
6. 局部路径规划：针对可能出现的局部区域进行详细规划，以处理狭小空间或复杂地形等问
题。
五、MATLAB版Hybrid A*算法逐行源码分析
（此处因篇幅限制，仅能提供部分核心代码及注释的简要分析）
% 初始化起点和终点等参数
function HybridAstarPath = HybridAstar(start, endPoint)
% 定义图或网格结构（略）...
% 扩展节点并评估代价（使用启发式策略）...
% 选择最优节点并递归处理...
% 局部路径规划...
% ... 其他细节处理...
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