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隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种用于建模序列数据的统计模型。在路径规划问题中，可以将路径规划转化为一个序列建模问题，通过运用HMM模型，可以得到最优路径，用于规划出正确的路径。
在HMM中，使用一个隐藏的马尔可夫链，来表示事件的序列，而每一个事件又都是由一个观测态集合组成的。在路径规划中，可以以地图上的路线节点为观测态集合，将这些节点作为输入特征。马尔可夫链中的每一个状态，表示路径中的一个节点。通过预测隐藏的状态，即节点，就可以得到最优的路线规划。 整个路径规划的过程，可以分为两部分：一是创建隐马尔可夫模型，二是利用隐马尔可夫模型进行路径规划。777sao
创建HMM模型：
明星脸相似度 1. 确定状态：假设有n个路线节点，则将这n个节点作为n个状态。
2. 定义转移矩阵：假设每一个节点都可以走向周围的3个节点，则可以使用一个3×3的矩阵来表示状态的转移。
3. 利用路径数据集，估计转移概率矩阵以及初始概率向量：通过收集一些已经存在的路径数据，可以估计出转移概率矩阵以及初始概率向量。
4. 定义观测值：观测值是指在每个状态下的观测值，也就是在路线节点上观察到的地图数据。在路径规划中，可以使用节点的位置坐标作为观测值，以便预测出正确的路线。
利用HMM进行路径规划：
1. 给定起点和终点：在路径规划中，可以将起点作为HMM的初始状态，将终点作为HMM的最终状态。
麦克力电气 2. 对路径节点进行观测：将路径节点作为观测序列，输入HMM模型中，观测序列可以表示为一个矩阵，其中每一行代表一个节点的位置坐标。
3. 执行前向算法：通过前向算法计算出每一个节点在HMM中出现的概率，以及每一个
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虹吸式咖啡壶节点从起点到当前节点的最短路径。在规划路线时，只需要到从起点到终点的最短路径即可。
5. 得到最优路径：通过比较从起点到每一个节点的最短路径，以及从每一个节点到终点的可能性，可以得到最优路径。
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