路径规划中常用的Dijkstra算法

无论是无人机还是机器人,我们在做路径规划时,总要解决最短路径问题,在这里介绍一种常用的解决最短路劲问题的算法。

Dijkstra算法

思路:
把顶点集合V分成两组:
S:已解决的顶点的集合(初始时只含有源点 V 0 V_0 V0
U:尚未确定的顶点集合
将U中顶点按递增的次序加入到S中,保证:
从源点 V 0 V_0 V0到S中其他各顶点的长度都不大于从 V 0 V_0 V0到U中任何顶点的最短路径长度
每个顶点对应一个距离值
S中顶点:从 V 0 V_0 V0到此顶点的长度
U中顶点:从 V 0 V_0 V0到此顶点的只包括S中顶点作中间顶点的最短路径长度

详细步骤

第一步

路径规划中常用的Dijkstra算法_第1张图片
首先选定A点,则A点至A点的距离为0,并且初始化A点至其他各点的距离为正无穷(由于例子太简单,所以我初始化时把A至B和A至D的距离值给定出来了,但是一般的都初始化为无穷)

第二步

路径规划中常用的Dijkstra算法_第2张图片
第二步选定与A点连接的各点中距离的点(在这里即为D点),将其补充进集合S中,并在集合U中给A至各点的距离赋值。

第三步

路径规划中常用的Dijkstra算法_第3张图片
第三步再将距离最短的点补充进集合S中

第四步

路径规划中常用的Dijkstra算法_第4张图片
继续相同的操作

第五步

路径规划中常用的Dijkstra算法_第5张图片
最后当U集合为空时,得到的S集合便可知道A点至各个点的最短路径。

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