山地路径规划更高效
一个用于山地地形全局路径规划的深度启发式搜索算法，通过自适应观测模型聚焦关键地形，以远少于A*变体的节点扩展次数生成接近最优的路径。
Shuqiao, Huang · 伍锡如 · 王耀南 · 黄国明 · 许鹏鹏
Information Sciences 2026
通过自适应观测模型聚焦起始点与目的地之间的关键地形，抑制无关地形干扰，从而减少不必要的节点扩展。
深度启发式网络能够提供准确的路径代价估计，即使在随机起点和终点的任意地图上，也能生成接近最优的路径。
在模拟和真实世界地图上的大量实验表明，该方法相比最先进的A*变体，探索效率有所提升。