我的 A* 实现适用于我的静态环境。 如果我现在想在动态环境中工作，即当我们从开始遍历到结束时，我的节点之间的某些成本发生变化。
根据我目前的阅读，我发现了可以帮助我的 LPA*、D* 和 D* Lite 算法。好吧，我最坏的情况是实现所有并查看最有效的方法。
是否有任何研究比较这些算法的能力？ 目前看过的论文都集中在一个算法上，实验环境不同，很难比较。
**一些背景信息:我正在使用 C++，我的环境是一个 3d 场景，我的搜索图使用导航网格表示。
最佳答案
也许 this paper Reactive Deformation Roadmaps: Motion Planning of Multiple Robots in dynamic environments 可以帮助您 Russell Gayle Avneesh Sud Ming C. Lin Dinesh Manocha；摘要是这样的:
We present a novel algorithm for motion planning of multiple robots amongst dynamic obstacles. Our approach is based on a new roadmap representation that uses deformable links and dynamically retracts to capture the connectivity of the free space. We use Newtonian Physics and Hooke’s Law to update the position of the milestones and deform the links in response to the motion of other robots and the obstacles. Based on this roadmap representation, we describe our planning algorithms that can compute collision-free paths for tens of robots in complex dynamic environments.
他们提出了一种基于物理的自适应路线图算法 缩回和更改其拓扑结构的表示 动态环境的功能。可以用 规划单个机器人或多个机器人之间的运动 动态障碍。
关于algorithm - 动态寻路算法的方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/5984129/