对适用于3D八叉图的全局路径规划的算法列出表格

适用于3D八叉图的全局路径规划算法总结如下：

3D八叉图全局路径规划算法

常见算法概览

• A*: 启发式搜索算法，结合启发函数和实际代价，广泛应用于3D路径规划。
• Dijkstra: 最短路径算法，适用于有权图，但时间复杂度高。
• RRT (Rapidly-exploring Random Tree): 基于采样的规划算法，适用于高维空间。

算法详细比较

具体算法描述

A*

• 核心思想: 结合启发函数和实际代价，选择最优路径。
• 应用: 广泛用于3D路径规划，机器人导航。
• 优点: 速度快，能找到最短路径。
• 缺点: 可能陷入局部最优。

Dijkstra

• 核心思想: 通过不断更新起点到各个顶点的最短路径来找到最终的最短路径。
• 应用: 适用于3D路径规划，静态环境。
• 优点: 能找到最短路径。
• 缺点: 时间复杂度高，不能处理负权边。

RRT

• 核心思想: 通过随机采样扩展树结构，探索空间。
• 应用: 适用于高维空间，动态环境。
• 优点: 适用于高维空间，动态环境。
• 缺点: 路径可能不最优，计算量大。

参考文献

• 1 路径规划综述，包含A*、Dijkstra等算法介绍。
• 2 A*三维全局路径规划的Python实现。
• 3 A*算法在三维路径规划中的应用。
• 4 改进的A*算法，适用于复杂越野环境。
• 5 Octomap在3D路径规划中的应用。
• 6 Dijkstra算法在路径规划中的应用。
• 7 路径规划中的图搜索算法综述。
• 8 Dijkstra算法在路径规划中的局限性。
• 9 多路径并行运算的局部最优寻路策略。
• 10 八叉树建立地图并实现路径规划导航。
• 11 A*算法在3D路径规划中的应用。
• 12 八叉树与A*算法结合进行3D路径规划。
• 13 学习使用八叉树进行3D路径规划。
• 14 八叉树在3D路径规划中的应用。
• 15 多分辨率路径规划方法。

通过以上表格和描述，可以清晰了解适用于3D八叉图的全局路径规划算法及其特点。