终身规划A*算法（LPA*）：Lifelong Planning A*1.描述2.父代节点与子代节点3.起始距离估计4.优先队列5.节点状态及扩展6.初始化运行7.最短路径搜索8.伪代码9.性质10.符号表示11.算法示例推演12.总结13.对公式的进一步理解伪代码参考资料搜索算法其他文章
LPA_start或life Planning A_star是一种基于A*的增量启发式搜索算法。2001年，斯文·柯尼格(Sven Koenig)和马克西姆·利卡切夫(Maxim Likhachev)首次提出。
1.描述
LPA_star是A_star的增量版本，它可以适应图形中的变化而无需重新计算整个图形，方法是在当前搜索期间更新前一次搜索的g值（从开始起的距离），以便在必要时进行更正。与A_star一样，LPA*使用启发式算法，该启发性来源于从给定节点到目标路径代价的更低边界。如果保证是非负的（零可以接受）并且从不大于到目标的最低路径的代价，则允许该启发式。
启发式搜索和增量式搜索的区别在于，启发式搜索是利用启发函数来对搜索进行指导，从而实现高效的搜索，启发式搜索是一种“智能”搜索，典型的算法例如A_star算法、遗传算法等。增量搜索是对以前的搜索结果信息进行再利用来实现高效搜索，大大减少搜索范围和时间，典型的例如LPA_star、D_star Lite算法等。
2.父代节点与子代节点
除了开始节点和目标节点外，每个节点n都有上一代和下一代节点：
任何一条边指向n的节点都是n的前一代；
从n引出一条边的任何节点都是n的后继节点。
在下面的描述中，这两个术语仅指直接的父代（上一代）和子代（下一代），不指父代的父代或子代的子代。
3.起始距离估计
LPA_star对每个节点的起始距离g_star(n)保持两个估计值：
g(n)为之前计算的g值(起始距离)，如在A*中的含义；
rhs（n），一个基于节点父代（上一代）的g值的预测值（所有g（n’）+d（n’，n）的最小值，其中n’是n的父代，d（x，y）是连接x和y的边的代价）。
对于开始节点，以下始终为真：
rhs(start)=g(start)=0rhs(start)=g(start)=0 rhs(start)=g(start)=0rhs(start)=g(start)=0
如果rhs(n)等于g(n)，则称n局部一致的。如果所有节点都是局部一致的，那么最短路径可以用A*来确定。但是，当边缘代价发生变化时，只需要对与路由相关的节点重新建立局部一致。
4.优先队列
当一个节点在局部变得不一致时(因为它的父代节点的代价或将它链接到父代节点的边缘发生了变化)，它将被放在一个优先级队列中进行重新评估。
LPA*使用二维key：
元素由k1k1 k_1k1(它直接对应于A*中使用的f值)排序，然后由k2k2 k_2k2排序。
根据更小的k(n)的值搜寻更优的路径节点，当一个节点n比另一个节点n’更优时，n节点的k(n)不大于k(n’)，即：
5.节点状态及扩展
队列顶部节点展开如下：
局部一致（Locally Consistent）：g(s)=rhs(s)。当所有节点均为局部一致状态时，g(s)的值等于s到起始点的最短距离（注意，反向不成立）。这个概念很重要，当上述条件满足时，可以找到任意一点u到起始点的最短路径，假设当前位置为s,父辈节点s’(向着起始点前进的下一个节点)通过最小化(g(s’)+c(s,s’))来获得，不断重复直到到达sStart。然而，LPA*并不需要使所有节点均为局部一致状态，它通过启发式搜索将关注点放在搜索上，并且只更新那些与计算最短路径相关的节点的g值。
局部过一致（Locally Overconsistent）：g(s)>rhs(s)。当优先队列U中取出的节点为局部过一致状态时，意味着g(s)可以通过父辈节点使自己到起点的路径更短，此时将设置g(s)=rhs(s)，节点状态变为局部一致状态。
局部欠一致(Locally Underconsistent)：g(s)<rhs(s)。这种情况通常出现在父辈的某一节点突然变为障碍的情况下，造成父辈节点到起点的路径变大，从而需要修改g(s)的值，如果节点处于这种状态，则当它由优先队列中取出时，将其g值设置为∞，即将该节点状态变为局部过一致，而局部过一致的点将会被再次添加到优先队列中，这样就可以在它下次被取出时将其作为局部过一致状态处理，最终达到局部一致状态（如果这一节点与要搜索的最短路径相关的话）。
由于更改节点的g值也可能更改其后续节点的rhs值(从而更改它们的局部一致)，因此将对它们进行评估，并在必要时更新它们的队列成员和key。
节点将继续扩展到下一个节点，直到满足以下两个条件:
目标是局部一致的
优先级队列顶部的节点有一个大于或等于目标的key。
6.初始化运行
当边的代价发生变化时，LPA*检查受变化影响的所有节点，即其中一条变化边终止的所有节点(如果一条边可以在两个方向上遍历，且变化影响两个方向，则检查由该边连接的两个节点)：
更新节点的rhs值。
已成为局部一致的节点将从队列中删除。
已成为局部不一致的节点将添加到队列中。
保持局部不一致的节点的key已更新。
之后，节点继续扩展，直到达到结束条件。
7.最短路径搜索
节点展开完成后(即满足退出条件)，计算最短路径。如果目标的代价为无穷大，那么从开始到目标没有有限的代价路径。否则，最短路径可以通过向后移动来确定：
从目标开始。
移动到当前节点n的父代n’，其中g（n’）+d（n’，n）最低（如果最低分数由多个节点共享，则每个节点都是有效的解决方案，其中任何一个都可以任意选择）。
重复上一步，直到开始。
8.伪代码
该代码假定一个优先队列queue，该队列支持以下操作：
topKey()返回队列中任何节点的(数字上的)最低优先级(如果队列为空，则返回无穷大)；
pop()从队列中删除优先级最低的节点并返回它；
insert(node, priority) 将具有给定优先级的节点插入队列；
remove(node) 从队列中移除一个节点；
contains(node) 如果队列包含指定节点，则返回true;如果不包含指定节点，则返回false；
void main() {
initialize();
while (true) {
computeShortestPath();
while (!hasCostChanges())
sleep;
for (edge : getChangedEdges()) {
edge.setCost(getNewCost(edge));
updateNode(edge.endNode);
}
}
}
void initialize() {
queue = new PriorityQueue();
for (node : getAllNodes()) {
node.g = INFINITY;
node.rhs = INFINITY;
}
start.rhs = 0;
queue.insert(start, calculateKey(start));
}
/** 优先级队列中扩展节点. */
void computeShortestPath() {
while ((queue.getTopKey() < calculateKey(goal)) || (goal.rhs != goal.g)) {
node = queue.pop();
if ((node.g > node.rhs) {
node.g = node.rhs;
for (successor : node.getSuccessors())
updateNode(successor);
} else {
node.g = INFINITY;
updateNode(node);
for (successor : node.getSuccessors())
updateNode(successor);
}
}
}
/** 重新计算节点的rhs并将其从队列中删除。.
* 如果节点在局部变得不一致，则使用其新key(re-)将节点插入队列。. */
void updateNode(node) {
if (node != start) {
node.rhs = INFINITY;
for (predecessor: node.getPredecessors())
node.rhs = min(node.rhs, predecessor.g + predecessor.getCostTo(node));
if (queue.contains(node))
queue.remove(node);
if (node.g != node.rhs)
queue.insert(node, calculateKey(node));
}
}
int[] calculateKey(node) {
return {min(node.g, node.rhs) + node.getHeuristic(goal), min(node.g, node.rhs)};
}
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758
9.性质
由于算法上类似于A*， LPA*具有许多相同的属性。
对于LPA的每次运行，每个节点最多展开(访问)两次。每个LPA运行最多扩展一次局部过一致节点，因此其初始运行(每个节点进入过一致状态)的性能与A*类似，都是最多访问每个节点一次。
每次运行时展开的节点key都是单调的不随时间递减的，就像A*的情况一样。
启发式信息越丰富(因而越大)(同时仍然满足可接受性标准)，需要扩展的节点就越少。
优先级队列实现对性能有重大影响，如在A*中。与效率较低的实现相比，使用斐波那契堆可以显著提高性能。
对于一个A_star实现，它打破了两个具有相等f值的节点之间的联系，而支持具有较小g值的节点(在A*中没有定义)，下面的陈述也是正确的:
扩展局部过一致节点的顺序与A*相同。
在所有局部过一致的节点中，只有那些代价不超过目标的节点需要扩展，就像A*中的情况一样。
LPA_star还具有以下特性:
当边的代价发生变化时，LPA的性能优于A(假设后者是从头开始运行的)，因为只需要再次扩展一部分节点。
下文将结合Lifelong Planning A*论文的一个例子简要介绍LPA_star算法的主要过程。
10.符号表示
S：地形图中的路径节点的集合，s属于S
succ(s)：successors,节点s的后续节点（子代节点）集合，例如节点1，2，3…i按顺序均已被搜索过，那么除了1~i的其它结点均属于succ(i)。
pred(s)：predecessors,类比上述，节点s的前代节点（父代节点），与succ(s)的意义刚好相反。
c(s,s’)：两节点之间的代价函数，0<c(s,s)≤∞。
g * (s)：节点s到起始点SStart的实际最短距离。
g(s)：节点s到起始点的预计最短距离，而g*(s)值是实际的最短距离，这个值是一个预计值，是随着算法求解进程不断变动的，当所有节点的g(s)=rhs(s)时，g(s)的值就是到起始点的实际最短距离，即g(s)=g*(s)。
rhs(s)：right hand sides，来自DynamicSWSF-FP算法。rhs值是基于g值的一步前瞻值，因此可能比g值更好地信息反馈。对于s的所有邻接节点，求它们到s的距离加上邻接节点自身的g值，其中最小的那个值作为s的rhs值。具体求法可以见下面的公式：
举个例子，图5中左侧网格世界给出的g值。方格A0的rhs值为3，即方格A1+1的gvalue和方格B1+1的g值的最小值。因此，方格A0的g值等于它的rhs值，即为局部一致。这个概念很重要，因为如果所有单元格都是局部一致的，那么所有的g值都等于各自的起始距离。
U：同A_star算法中的优先队列，依据每个节点的Key值进行排序。
Key[K1,K2]：优先队列排序依据的键值，包含两部分，K1与K2，优先比较K1，若相同则比较K2进行排序。在rhs(s)=g(s)的情况下，K1大致等同于A_star里的f(s)，K2大致等同于A*里的g(s)，K1与K2的计算方法见下面的图。
当rhs(s)<g(s)时，将g(s)设置为rhs(s)。
h(s)：同A*中的类似，到目标点的估计距离，在论文中用的是到目标节点的绝对距离进行表示。
11.算法示例推演
论文中以二维平面网格地图作为演示对象，每一个网格与周围八个网格相连（相互之间可以直接到达），黑色网格为障碍。
第一次搜索：地形发生变动之前的路径搜索，与A_star搜索基本相同。起点为右上角的点，目标点为左下角的点。第一张图描述了各点的到起始点的最短距离以及各点到目标点的h值。左侧为g_star值（由当前位置到起始点的代价，距离采用曼哈顿计算公式），右侧为h值（由当前位置到目标点的代价）。最开始所有点rhs和g均设为无穷，然后由起始点开始，将起始点的rhs设置为0，然后如上图过程不断迭代，直到获得最短路径。
在第一次迭代时rhs(s)=g(s)，K1大致等同于A_star里的f(s)，K2大致等同于A_star里的g(s)。此时按照A_star算法进行搜索，搜索的过程是按照key[K1;K2]的优先级进行搜索的。
第二次搜索：当场景中地形状态发生变动，在该例子中，节点(D,1)变为障碍，只改变了三个起始距离，即单元D1、E1和F0。这允许LPA*有效地重新规划最短路径，即使从开始单元到目标单元的最短路径完全改变。
这是重用以前的规划构建过程的一部分（以g值的形式），而不是以更大的内存需求为代价来调整先前规划的优点。特别是，g值不仅可以用来确定最短路径，而且它们比最短路径本身更容易再次使用。
首先对该节点进行更新，并将其后代节点置于优先队列中，该节点的变动对父辈节点的状态并无影响。同第一次搜索类似，不断进行迭代直到再次找到到目标位置的最短路径。
在迭代中，第二次到第三次之间为父辈的某一节点突然变为障碍的情况下，造成父辈节点到起点的路径变大。此时，g(s)<rhs(s)，为局部欠一致(Locally Underconsistent)状态。节点处于这种状态，则当它由优先队列中取出时，将其g值设置为无穷大。接下来的搜索过程，与第一次的搜索过程类似。
12.总结
LPA_star提出了一种解决动态环境下的最短路径搜索方法，但是它针对的是起始点和目标点固定的情况，如果在机器人按照搜索到的最短路径行走过程中，环境中某些节点发生变化，这时如果想获得新的路径，就得以机器人当前节点为起始点，重新用LPA_star算法解算一次，这效率是很低的。针对这种情况，该论文的作者随后提出了D_starLite算法来作为处理动态环境最短路径问题的高效方法。
13.对公式的进一步理解
来源于路径规划——Lifelong Planning A*算法
和A_star算法一样，LPA_star算法采用非负、一致性的启发函数 h(s) 表示当前位置网格点 s 到目标点 Goal 的距离的估计， h(s) 一致性体现在服从以下三角不等式，可以由简单的三角形几何性质可以推出：
其中 s≠Goal 且 s属于succ(s)，如图1所示：
succ(s)或 children(s) ，表示网格点 s 下一时刻将要移动到的点，相当于 s 点的继承点，对于 Goal 点，有succ(Goal)=⊘succ(Goal)=⊘ succ(Goal)=\oslashsucc(Goal)=⊘
pred(s) 或 parent(s) ，表示前一时刻移动到当前位置 s 点来的网格点，相当于 s 点的前辈点，对于 Start 点，有 KaTeX parse error: Can't use function '\(' in math mode at position 5: pred\̲(̲Start)=\oslash；
g*(s) ，表示 Start 点到当前 s 点的最短路径距离， g(s) 是对g*(s) 值的估计， g∗(s)g∗(s) g^*(s)g∗(s) 定义如下：
rhs(s)被定义为：
其中 g(s’) 是节点 s’ 到起始节点 s_{start} 的代价，类似于A*算法中的 g(n) ， c(s’,s) 表示从节点 s’ 到节点 s 的代价，被称为边缘代价函数。
在图2的a)中，
g(s)=A+Bg(s)=A+B g(s)=A+Bg(s)=A+B
rhs(s)=g(s′)+c(s′,s)=A+Brhs(s)=g(s′)+c(s′,s)=A+B rhs(s)=g(s')+c(s',s)=A+Brhs(s)=g(s′)+c(s′,s)=A+B
此时属于“正常情况”，即 g(s)=rhs(s) ，此时 s 点为局部一致(locally consistent)；
在图2的b)中，如果边缘代价函数值 c(s’,s) 由于环境发生改变从 B 变为 ∞ (即自由网格点 s 被障碍物占据)，则有
g(s)=A+Bg(s)=A+B g(s)=A+Bg(s)=A+B
rhs(s)=g(s′)+c(s′,s)=A+∞=∞rhs(s)=g(s′)+c(s′,s)=A+∞=∞ rhs(s)=g(s')+c(s',s)=A+∞=∞rhs(s)=g(s′)+c(s′,s)=A+∞=∞
这种情况有 ，此时 s 点为局部不一致(locally inconsistent)。
局部不一致又分为过一致(Overconsistent)和欠一致(Subconsistent)。
当 g(s)>rhs(s) 被称为局部过一致，即 s’ 点到 s 点的边缘代价函数 c(s,s’) 值变低，代表网格上障碍物被清除(例如c值从 ∞ 变为 B )或搜索到一条更短的“捷径”。
当 g(s)<rhs(s) 被称为局部欠一致，当 s 点欠一致时，即 s’ 点到 s 点的边缘代价函数c值变高，代表着自由网格被障碍物所占据，这时 s 点的信息需要被重置，这时候就需要重新搜索计算最短路径。
Openlist或priority queue，和A*算法一样，表示被搜索网格点的集合，用 key(s) 来对这些网格点进行排序，值得注意的是所有Openlist的点都局部不一致，所有局部不一致的点都在列表上。
key(s)，代表着优先级队列中网格点选择的优先权，key值用于处理局部不一致的网格点， key(s) 由两个元素组成， key(s) 被定义为：
key(s)=[k1(s);k2(s)]key(s)=[k1(s);k2(s)] key(s)=[k1(s);k2(s)]key(s)=[k1(s);k2(s)]
其中：
k1(s)=ming(s),rhs(s)+h(s,Goal)k1(s)=ming(s),rhs(s)+h(s,Goal) k1(s)=min{g(s),rhs(s)}+h(s,Goal)k1(s)=ming(s),rhs(s)+h(s,Goal)
k2(s)=ming(s),rhs(s)k2(s)=ming(s),rhs(s) k2(s)=min{g(s),rhs(s)}k2(s)=ming(s),rhs(s)
key值之间的比较方式如下：
if k1(s)<= k1(s') or (k1(s)=k1(s') and k2(s)<= k2(s'))
k(s)<= k(s')
end
123
key值越小，其优先权越高，该点就越先被搜索。
伪代码
For each s in Graph
s.g(x)=rhs(x)=∞;局部一致
end for each
startNode.rhs=0;局部过一致
Forever
While(OpenList.Top().key < goal.key OR goal is incosistent)
当OpenList中最优先点的key值小于目标点的key值或者目标点局部不一致时
currentNode=OpenList.Pop()
当前点为OpenList中最优先点，并将U中最优先的网格点删除
if (currentNode is overconsistent)
如果当前点局部过一致，代表网格上障碍物被清除或搜索到更短的“捷径”
currentNode.g(x)=currentNode.rhs(x);
令当前点的g(x)=rhs(x)，使其局部一致
else
否则
currentNode.g(x)=∞;
局部过一致g(s)>rhs(s)或一致g(s)=rhs(s)
end if
for each s in currentNode.Children[]
update s.rhs(x);
局部过一致g(s)>rhs(s)或一致g(s)=rhs(s)
end for each
End while
Wait for changes in Graph
For each connection (u,v) with changed cost
Update connection(u,v);
Make v locally inconsistent;
end for each
End forever
1234567891011121314151617181920212223242526272829
参考资料
[1] Wiki百科：Lifelong Planning A*
[2] 路径规划——Lifelong Planning A_star 算法
[3] LPA* 路径搜索算法介绍
[4] Lifelong planning A∗.pdf
[5]徐开放. 基于D_star Lite算法的移动机器人路径规划研究[D]. 哈尔滨工业大学, 2017.
[6]张浩. 地面移动机器人安全路径规划研究[D]. 安徽工程大学, 2015.
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