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如何将HRM与传统规划算法结合提升机器人导航效果?

2025-08-23 43

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。

集成方案

  • 级联架构
    1. HRM高层模块生成区域可达性矩阵
    2. A*算法基于该矩阵进行细粒度路径搜索
    3. 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

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