本来想好好研究一下hybrid A star算法，然后自己写一写记录一下，先搜了搜发现有一些博客文章写的已经很不错了，这里就不再重复性的写一遍了。

看的主要是

Path Planning in Unstructured Environments: A Real-time Hybrid A Implementation for Fast and Deterministic Path Generation for the KTH Research Concept Vehicle

这篇文章，毕竟先是在github找到了他的源代码，然后再去找的论文，这里面使用hybrid A* 进行规划，然后利用梯度下降法对规划的路径进行平滑处理。

论文代码链接：

https://github.com/karlkurzer/path_planner​github.com

还发现了对这个代码进行注释解释的仓库，链接如下：

https://github.com/teddyluo/hybrid-a-star-annotation​github.com

这些代码可以在ROS环境下运行和可视化，参考价值比较大。

单纯对于平滑处理来说，上述代码的平滑部分优化目标函数主要分为四个部分：曲率项、平滑项、维诺图项（voronoi）和避碰项，具体可以去看论文和代码。不过这部分我也发现了写得很好的博客，比如

https://zhuanlan.zhihu.com/p/118666410​zhuanlan.zhihu.com

以及这位大哥给出来的代码

https://github.com/linxigjs/path_smoother​github.com

这里面很大一部分代码是voronoi图的建立和维护部分，这部分这位大哥也给了比较详细的解释。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/127356467​zhuanlan.zhihu.com

具体技术问题大家可以去看我上面分享的博客和代码，我自认为写的不会更好，大家一起加油哇。

原文链接（直接转自自己写的csdn博客）：

Hybrid A star 规划及其路径平滑方法​blog.csdn.net