在阿波罗自动驾驶框架中， 全局路径规划用什么算法
嗯，用户问的是在阿波罗自动驾驶框架中，全局路径规划使用什么算法。我需要仔细看一下提供的参考内容，找出相关的信息。
首先，我记得在参考内容里有一篇提到全局路径规划使用A算法。比如在《自动驾驶系统01-百度阿波罗学习笔记》里明确提到：“Apollo算法使用A算法来实现全局路径规划。” 还有另一个知乎回答也提到全局路径常用的算法包括A*。另外，还有参考内容提到在泊车场景中使用Hybrid A*，但那是局部规划，而用户问的是全局路径规划。
不过，另一个参考内容《Apollo 6.0 规划算法解析》中提到Routing模块提供全局导航信息，但没有具体说明算法。而另一篇知乎文章《转行自动驾驶算法之路—自学必看！》里提到全局路径规划常用A及其变种。同时，在《自动驾驶方向有哪些具体的研究课题》的回答里，用户也提到全局规划用A的各种变种。
另外，有一个网页参考提到全局规划使用A算法，而局部使用Lattice或EM Planner。还有在《Apollo规划模块详解（一）》中，Routing模块负责全局路径，可能使用A。综合来看，大部分参考内容都指出阿波罗的全局路径规划采用的是A算法，可能还有其改进版本。需要确认是否有其他算法，但根据现有资料，A是主要答案。
在阿波罗（Apollo）自动驾驶框架中，全局路径规划主要采用 A*算法 及其改进版本。以下是具体说明：
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A*算法的核心作用
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A*算法是一种启发式搜索算法，通过综合考虑路径的实际代价（从起点到当前节点的距离）和估计代价（当前节点到终点的启发式距离，如欧氏距离），快速找到全局最优路径。
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在阿波罗中，A*算法用于根据高精度地图（HD Map）和导航信息生成从起点到终点的宏观全局路径，主要关注道路网络的拓扑结构，不涉及动态障碍物和实时交通规则。
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其他相关算法与优化
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Hybrid A*：虽然主要用于泊车等低速场景的局部路径规划，但其改进思想（如考虑车辆运动学约束）可能影响全局规划的变种设计。
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Dijkstra算法：作为A*的基础，可能在特定场景下作为备选方案。
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基于车道序列的优化：在全局路径生成后，阿波罗会结合车道序列和交通规则对路径进行平滑处理，确保符合车辆运动学特性。
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实际应用中的输入与输出
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输入：包括高精度地图、实时导航请求（Routing）、车辆定位信息等。
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输出：一条粗粒度的参考线（Reference Line），供后续局部规划模块进一步优化。
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与其他模块的协同
- 全局路径规划由 Routing模块 实现，其结果为局部规划模块（如Lattice Planner或EM Planner）提供基础路径，后者再根据动态障碍物、交通灯等信息进行细粒度调整。
总结来说，阿波罗的全局路径规划以A*算法为核心，结合地图数据和启发函数实现高效路径搜索，并通过后续优化确保路径的可行性和合理性。