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无法打开锁文件 /var/lib/dpkg/lock

2023-09-29 22:10| 来源: 网络整理| 查看: 265

D*算法超详解 (D星算法 / Dynamic A*算法/ Dstar算法)(死循环解决--跟其他资料不一样奥)

rezrezre: 确实是很耗时,感觉这个应该就涉及到其他优化的方法了,目前还没仔细研究

D*算法超详解 (D星算法 / Dynamic A*算法/ Dstar算法)(死循环解决--跟其他资料不一样奥)

永不秃头的小张: 请问博主,你开发的D*算法有尝试过大的地图吗?比如500*500的地图,我尝试了一下,很久才能出结果,请问该怎么减少耗时呢?

D*算法超详解 (D星算法 / Dynamic A*算法/ Dstar算法)(死循环解决--跟其他资料不一样奥)

rezrezre: 你这个问题非常好,这是D*的一个核心问题。你可以看看我上面写的 “D*流程详解 - 第一次搜索” 这一段。其实第一次确实可以在第一次搜索时加入启发函数,让第一次快一点,但是D*的核心是保证在全过程中,出现新发现的障碍物时也能很快地找到解,所以第一次搜索的范围其实尽可能的大会好一点。 如果在第一次搜索加入启发函数,确实第一次搜索会快很多,因为搜索范围小了。但是在后面发现新障碍物的时候,因为第一次的搜索范围比较小,很可能这个新障碍物导致的重新搜索,需要重新搜索一些第一次没搜索到的空间,因此这些点依然会被加入到搜索队列中。 一言概之就是说,启发式搜索减少的第一次搜索的点,终归会在后面的搜索中加入到搜索队列中,出来混迟早是要还的,所以实际上并不能很好地提高效率。 不过确实可能一定程度上减少搜索的范围,但我基本没有看过这样子做的,你可以试试按你的想法实现一下对比一下效果。我感觉大家不这么做可能的原因是“这样做可能让整体来说的效率变高,但是方法是减少第一次的搜索范围,而增加后续的搜索范围,而D*因为更多强调实时性,而第一次搜索是可以离线运行,但后续的搜索一定是在线运行的,增加后续的搜索范围会使实时性降低,这反而是不能接受的,因此尽管整体(也即第一次+后续搜索)的效率提升,但后续搜索的效率降低,得不偿失”

D*算法超详解 (D星算法 / Dynamic A*算法/ Dstar算法)(死循环解决--跟其他资料不一样奥)

m0_46439006: 为什么不给D*算法加个启发函数,让他第一次搜索的时候效率更高?

leg_detector包随机森林训练(修改自leg_detector中的train_leg_detector.cpp)

cjluozi: 您好!请问您最后解决了吗?谢谢



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