有一个重复的问题，答案是我试图在这里实施并遇到困难。 How to do pathfinding when a unit has inertia?
我有一个带有障碍物的网格，计算机可以在四个基本方向上移动，并使用A-star或Djikstra算法实现路径寻找。
但是我还想添加“速度”，所以不是邻居move left，move right，move up，move down，而是{{1} }，accelerate left，accelerate right，accelerate up，accelerate down。在每次移动时，保留前一次移动的速度，并添加加速度的增量。 do nothing费用为0，而Accelerate <dir>费用为1。
我尝试在一维的基础上使用A-star实现此功能，让它找到从Do nothing移动到(X=0, velocity=0)的路径。可用选项始终为(X=100, velocity=0)。
找到成功完成任务的次优路径。加速仅两次，然后等待49次，减速一次，然后等待2次，再减速一次降落（(Accelerate Cost=0, Decelerate Cost=0, Wait Cost=1)。
最佳路径是：加速100次，等待一次，减速100次。
看起来A星可以处理（X，Y）网格中的寻路，其中X和Y是独立的，但是不能处理（X，Y）网格，其中Y也依赖于X.
关于如何修改A *或Djikstra的任何想法，还是我可以使用涉及惯性的替代寻路算法？
您可以在https://gist.github.com/meric/93540d1cff502684aac2
查看我的代码取消注释第120行X=100, velocity=0)会生成最佳路径，因为它会隐藏“等待”选项，直到速度为100。
使用filter = function(current) return current.v > 99 end,。
答案 0 :(得分：0)
Dijkstra / A-Star是基于图形的算法，经验证可用于任何图表。
看起来A星可以处理（X，Y）网格中的寻路，其中X和Y是独立的，但是不能处理（X，Y）网格，其中Y也依赖于X.
这是错的，A-Star和Dijkstra并不关心网格。由于简单，经常使用网格：底层图是隐式的（网格是节点，任何两个相邻图块之间都有一个顶点）。
它是否适用于您的示例仅取决于您是否将系统正确表示为图形。
我试图用A-star在一维基础上实现这个
这不起作用。 x=5, v=8处的船舶与x=5, v=-5处的船舶不是州。因此，您的州由情侣 (x, v)表示。这不是一维问题。
Accelerate <dir>费用为0，而Do nothing费用为1。
你没有动力即将'很快'到达，只是尽可能少地使用Do nothing。因此：
最佳路径是：加速100次，等待一次，减速100次。
出于多种原因是错误的：
1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+9+8+7+6+5+4+3+2+1 = 100而结束是 19步，成本为零< /强> 要解决这个问题，只需给予客观时间（一个常数会做，或者可能是欧几里德距离？）的非零惩罚，无论采取什么行动。 （恰恰相反，我会将固定的“燃料”罚分设为1，以便在有几个可用时获得最节能的路径，但这是偏离主题的）
如果您的 A-Star实施在我们知道存在成本较低的路径时会给出非零成本的结果，那么您就有一个需要修复的错误。
如果您计划在惯性的2D网格中导航，则需要4D节点表示（x，y，Vx，Vy）。
警惕两件事：