第3章 路径规划算法：A*、Dijkstra、RRT、Hybrid A* 原理与对比、适用场景
路径规划算法是自动驾驶规划测试工程师面试的核心考点。面试官通常从算法原理、对比分析、场景匹配三个维度考察候选人的理解深度。本章聚焦四大高频算法，帮你建立清晰的对比框架和回答路径。
📌 本章学习目标
✅ 掌握A*、Dijkstra、RRT、Hybrid A* 的核心原理与关键差异
✅ 学会从"最优性、实时性、约束处理"三个对比维度组织面试回答
✅ 能够针对不同驾驶场景快速匹配最合适的算法
✅ 掌握A*、Dijkstra、RRT、Hybrid A* 的核心原理与关键差异
✅ 学会从"最优性、实时性、约束处理"三个对比维度组织面试回答
✅ 能够针对不同驾驶场景快速匹配最合适的算法
📊 算法核心对比一览表
| 算法 | 原理 | 优点 | 缺点 | 适用场景 | 时间复杂度 |
|---|---|---|---|---|---|
| A* | 启发式图搜索，f(n)=g(n)+h(n) | 方向性强、效率高、最优 | 依赖启发函数设计 | 静态地图全局规划 | O(b^d) 但优于Dijkstra |
| Dijkstra | 无启发式广度优先搜索 | 保证全局最优 |