原理
D*（D-Star）算法是一种增量式路径规划算法，用于动态环境中的全局路径规划。它可以在环境变化时实时更新路径，并在需要时重新规划。D算法基于Dijkstra算法和A算法，其原理如下：
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初始化：设置起点为当前位置，终点为目标位置。将起点的代价设为0，将其他节点的代价设为无穷大（或一个较大的值）。将所有节点标记为未更新状态。
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选择当前节点：从未更新的节点中选择一个具有最小代价的节点作为当前节点。
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更新邻居节点的代价：对于当前节点的每个邻居节点，计算通过当前节点到达邻居节点的代价。如果这个代价小于邻居节点当前的代价，则更新邻居节点的代价。
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重复步骤2-3，直到所有节点都被更新。
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更新路径：如果目标节点的代价发生变化，则重新规划路径。从目标节点开始，通过每个节点的最小代价父节点指针，逆向构建路径。
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循环更新：在实际应用中，D*算法还会根据环境的变化和实际需求，周期性地重复步骤2-5，以保持路径的实时更新和重新规划。
D算法的关键在于增量更新节点的代价。通过动态地更新节点的代价，并根据代价的变化重新规划路径，D算法可以适应环境的变化，并在需要时实时更新路径。
需要注意的是，D算法在实现上可能较为复杂，涉及到代价值的更新、路径的修正和优先队列的管理等。同时，D算法也有一些变种和改进版本，如D* Lite算法，用于进一步优化算法的效率和实时性。
总而言之，D*算法是一种增量式路径规划算法，适用于动态环境中的全局路径规划。它通过实时更新节点的代价值，并重新规划路径，实现路径的实时更新和重新规划。
