无人车路径规划算法---（4）基于搜索的路径规划算法 II（贪心/Astar）

上篇博客中介绍了一些基本的图搜索算法，其中也重点介绍了基于势场来实现的Dijkstra算法。本篇博客将介绍关于Heuristic Function的图搜索算法

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开源了一个结合Dijkstra,Greedy,以及Astar算法的代码，更新在了博主的github主页上，链接见文末

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1. Greedy Best First Search Algorithm（贪心算法）

如上篇博客所介绍，BFS与Dijstra算法在搜索目标时是向所有方向进行节点拓展的。如果任务中是需要向多个目标点进行搜索，那么此类方法显然是合适的。但是如果仅仅只是需要向一个目标点进行搜索，那么这样的搜索会增加很多不必要的耗时。
那么此时我们可以尝试，将Dijkstra中的计算距离起点的cost修改为距离终点的cost。将节点的扩展导向终点。这种方法就可以称为贪心算法。
在贪心算法中，首先我们需要定义一个heuristic function来表述当前点距离终点的远近，通常我们会采用曼哈顿距离或者欧拉距离来实现此需求

1.1 算法伪代码

frontier = PriorityQueue()
frontier.put(start, 0)
came_from = dict()
came_from[start] = None

while not frontier.empty():
   current = frontier.get()

   if current == goal:
      break
   
   for next in graph.neighbors(current):
      if next not in came_from:
         priority = heuristic(goal, next)
         frontier.put(next, priority)
         came_from[next] = current

1.2 效果对比

上图对比了Dijkstra与Greedy算法之间的效果区别，可以看出，

• 当地图中没有障碍物遮挡时，Greedy算法的搜索范围以及效率是高于Dijkstra的，因为它让搜索更加具有目的性
• 当地图中存在障碍物特别是凹形障碍物遮挡时，由于Greedy算法仅考虑与终点的距离，常常会造成"短视"的现象即距离障碍物特别近时才会改变方向重新搜索路径去往终点

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