技术融合背景
HRM的抽象规划能力可与A*等经典算法形成互补，构建混合决策系统。
integrated solution
- 级联架构::
- HRM高层模块生成区域可达性矩阵
- A*算法基于该矩阵进行细粒度路径搜索
- 低层模块处理动态障碍物避让
- 权重分配建议::
- 开阔区域：70% HRM + 30% A*
- 狭窄通道：30% HRM + 70% A*
- 接口实现::
def hybrid_planning(obs):
hrm_plan = hrm.predict(obs)
astar_path = astar.search(hrm_plan['reachability'])
return smooth_path(astar_path)
典型提升案例
仓储机器人导航测试：
– 纯HRM：82%成功率
– 纯A*：76%成功率
– 混合方案：93%成功率
主要改进点：
• HRM解决了A*在对称环境中的振荡问题
• A*补偿了HRM对突发障碍的响应不足
This answer comes from the articleHRM: Hierarchical Reasoning Model for Complex ReasoningThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何将HRM与传统规划算法结合提升机器人导航效果？
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