在地球连续地图上进行寻路的最新算法是什么？

假设我在挪威峡湾的某处有一个太阳能自动水面舰艇，提供有一组较新的地图，一个GPS接收器，并且没有从我这里下行传送详细命令的方法。例如，这艘船必须尽早到达海南岛。

• 在地球上寻找海上路线的确定性算法是什么？

• 它们的时间和内存复杂度是多少？

• 例如，在将地球的地图转换为具有连接的多边形（即球体/椭球上的Delaunay三角剖分）的图之后，我可以使用A *吗？还有其他可行的方法吗？

理想情况下，答案应为讨论上述问题的论文提供参考。

正如罗布·朗（Rob Lang）所指出的那样，算法必须符合通常的标准：在没有时间限制的情况下，导致地球上海洋两点之间的最短路径，否则表明寻路失败。

这里有一些有趣的子主题（用于在线计算的计算前时间/存储，在最后期限到来之前提供稍微次优的路由等），但这是主要问题的辅助内容。

确定性要求并不是所有约束。这仅表示您的车辆确定了它所处的状态。也就是说，您可能希望以一种可以避免障碍物的方式来规划路径。我看到的最好的方法是与基于抽样的计划员一起工作。史蒂文·拉瓦勒（Steven LaValle）撰写了有关该主题的中央学术资源：规划算法。

RRT *算法是他描述的计划者之一。该算法生成具有随机样本和一些启发式算法的状态空间树，以确保可行性（例如，避障）和最优性。有关RRT *的详细信息，请参见LaValle的书或Sertac Karaman的网站。渐近时间和记忆特征描述为O（nlogn）进行处理，O（n）进行查询。该算法在空间复杂度上也是线性的O（n）。

供您进一步考虑，潜在领域是寻路的一种有趣且低成本的选择。您将向目的地强加费用，最终代理商将收取费用。国际自治代理和多代理系统基金会的更多技术文章提供了更多见解。

向量字段也是一种非常便宜的解决方案，但更经常用于多主体寻路。矢量场非常适合开放区域。但是，上述方法均不能保证最短路径，而要牺牲最佳路径以获得更好的动态响应。

组合方法也很强大，例如预先使用A *生成航点，并使用矢量场前往每个航点。从宏观上看，这可能会提供更多的最佳行为。

请记住这些，以防您获得游泳机器人大军。