我正在使用由三角形组成的navmesh图 . 为了找到从开始到目标点的最短路径，我考虑了A *算法 . 虽然我想进行粗略的初步搜索以找到从开始到目标的路径，但是需要大量计算才变得非常麻烦 .
在从目标（g）和启发式（h）计算适应度（f）时，大多数教程告诉您通过当前位置和目标之间的距离差异来计算“h”，然后找到给出最小值的网格/三角形' F' . 对于像半圆一样的路径，在直径的相对边缘处具有起点和目标，最小'f'将朝向目标方向，这将导致死胡同 . 希望你明白我在说什么 . 因此，'f'的最小值并不总是正确的 . 因此，您可能需要计算彼此连接的每个三角形并检查直到它达到目标 .
有没有更好的方法来计算启发式？ navmesh有更好的寻路算法吗？
1 回答
您可以尝试最小生成树 . 它不是那么快，但比蛮力更快 .