《表1 D*算法伪代码：基于改进D~*算法的室内移动机器人路径规划》

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《基于改进D~*算法的室内移动机器人路径规划》

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A*算法的运用具有一定的局限性，例如，仅用于静态地图的处理。而对于D*算法，从某种程度而言，可视为A*算法的进一步改进与拓展，是一种动态逆向扇形搜索算法，主要是以地图为基础，采取一系列有效措施与手段实现其格栅建模操作，并完成最小成本路径的寻找过程。D*算法具有以下几种特点，即：（1）以目标点为核心，扩展单个节点周围节点；（2）以全局地图为核心，即便局部发生一定的改变，也并不会过多影响路径；（3）一般而言，到达终点的路径成本均是固定的；（4）计算成本相对较低。正是基于D*算法的这些特点，使其表现出了自身的独特优势。D*算法在处理时对应的流程为：首先，Process-State（）路线规划阶段；其次，Modify-Cost（）成本更改及传播阶段，见表1。h、k代表的含义均仅有一个，具体含义依次是终点到当前节点、当前节点到终点路径的最短路径。此外，该算法的集合同样涉及两个，分别为OPEN和CLOSED集合。