🗺️ 路径规划代价函数 设计与调优实战

📚 30章 · 从入门到实战
01
代价函数基础 角色 · A*/Dijkstra/RRT
02
欧几里得距离代价 2D/3D · 网格与连续空间
03
曼哈顿与切比雪夫距离 栅格启发式 · 优劣对比
04
对角线距离 八方向 · 避免高估代价
05
加权曼哈顿距离 权重因子 · 非均匀网格
06
时间代价函数 速度/加速度约束
07
能量代价函数 动力学 · 电池供电
08
风险代价函数 碰撞概率 · 障碍物距离
09
平滑度代价 曲率 · 转向惩罚
10
高度代价函数 三维地形 · 陡峭规避
11
多目标代价加权求和 线性组合 · 权重调参
12
代价函数的归一化 Min-Max · Z-score
13
动态权重调整 拥堵 · 天气自适应
14
代价函数的可微性 梯度下降 · 近似处理
15
代价函数与启发式函数 A* · 可采纳性 & 一致性
16
代价函数在RRT*中的应用 引导采样树生长
17
代价函数在Dijkstra中的应用 无启发式 · 最优路径
18
代价函数在Hybrid A*中的应用 连续空间 · 运动学约束
19
代价函数在Lattice Planner中的应用 采样轨迹 · 横纵向分离
20
代价函数在MPC中的应用 模型预测 · 状态/控制代价
21
代价函数在强化学习中的应用 奖励对偶 · 稀疏奖励
22
代价函数的仿真验证 Gazebo · CARLA
23
代价函数的实车调试 参数迁移 · 坑点经验
24
代价函数的可视化 热力图 · 代价剖面
25
代价函数的敏感性分析 参数扫描 · 关键代价项
26
代价函数的自适应学习 贝叶斯优化 · 进化算法
27
代价函数与约束处理 硬约束 · 软约束平衡
28
代价函数的时间复杂度 实时性优化技巧
29
代价函数的模块化设计 可复用库 · 快速组合
30
综合案例：仓储AGV多目标代价 建模到调优全流程
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