混合A*算法是经典A*算法的改进版，旨在生成更符合车辆动力学的路径。以下是混合A*算法的详细解释：扩展搜索空间：混合A*算法增加了θ维度，将搜索空间从二维扩展为三维状态空间。这使得路径规划更为精确，不再是简单的质点移动模型，而是考虑了车辆的朝向。改变节点扩展方式：与经典A*算法相邻节点扩展的方式不同，混合A*算法考虑了车辆的动力学特性。它通过采样车辆的速度v和角速度φ，预测车辆在单位时间内的行驶轨迹，形成扩展的子节点。这种方式更符合实际车辆的行驶特性。节点信息更丰富：混合A*算法的节点包含更丰富的信息，包括位姿、扩展方式、轨迹信息等。这使得遍历搜索策略更为复杂，但也提高了路径规划的准确性和可行性。引入ReedsShepp曲线生成机制：混合A*算法引入了ReedsShepp曲线生成机制，以满足动力学约束。ReedsShepp曲线是一种由有限段圆弧和直线组成的曲线，它能够以最小路径长度连接两个给定位姿，同时满足车辆的动力学约束。碰撞检测和距离评估的不同：混合A*算法在碰撞检测和距离评估上也有所不同。它不仅检查单个节点，而是对整个轨迹进行采样检查。同时，在g值和h值中融入了更多因素，如控制量切换的惩罚和动力学与碰撞检测的权衡，以确保生成的路径既符合动力学约束又避免碰撞。搜索效率的优化：尽管混合A*算法的完备性不如经典A*算法，但在工程实践中，通过预处理和优化，混合A*算法提高了搜索效率。特别是在泊车场景中，混合A*算法能有效缩小搜索空间，提高路径规划的速度和准确性。