嗯，用户问的是轮式机器人在复杂地形中如何选择合适的全局路径规划算法。首先，我需要理解复杂地形可能带来的挑战，比如崎岖的路面、动态障碍物、非结构化环境等等。轮式机器人在这里的运动控制需要考虑地形通过性、稳定性，可能还有能耗等因素。

根据之前提供的参考内容，全局路径规划算法有很多种，比如A*、D*、RRT系列、Dijkstra等。用户之前的问题中提到过这些算法，现在需要针对复杂地形来选择合适的。可能需要结合各个算法的优缺点来分析。

首先，复杂地形可能意味着环境是不完全已知或者动态变化的，比如有移动的障碍物或者地形条件随时变化。这时候传统的A或者Dijkstra可能不够，因为它们主要用于静态环境。D算法可以处理动态变化，适合需要实时更新的场景，这在复杂地形中可能有用。

另外，参考内容里提到RRT和RRT这类算法适用于高维空间和非完整约束，适合复杂地形。比如RRT通过随机采样扩展，能够快速生成路径，虽然可能不是最优的，但在复杂环境中效率较高。RRT则在RRT基础上优化路径，逐渐逼近最优解，可能更适合需要路径质量的场合。

还有势场法（APF）也被提到，它通过引力和斥力来规划路径，但在复杂地形中容易陷入局部极小值，可能需要结合其他方法使用。比如在参考内容中提到的动态避障和优化路径的方法，可能可以弥补APF的不足。

另外，用户提供的参考内容里有一篇提到SLAM算法结合路径规划，在未知环境中实时构建地图，这可能对复杂地形中的全局规划很重要。因此，需要选择能够与SLAM结合的算法，比如D*或者RRT，因为它们可以适应环境的变化和未知区域的探索。

还要考虑机器人的运动学约束，比如非完整约束（比如不能横向移动的轮式机器人），这时候Hybrid A*可能更合适，因为它考虑了连续状态空间和转向限制，适合需要精确控制的复杂地形。

另外，群体智能算法如GA、ACO等也被提到，它们适合处理复杂的优化问题，但计算量大，可能实时性不够，但在离线规划或者计算资源充足的情况下可以考虑。

总结一下，选择全局路径规划算法需要考虑以下几点：

1. 环境的动态性和未知程度：动态环境选择D*，未知环境选择RRT或结合SLAM。

2. 路径质量需求：需要最优解则选A*、Dijkstra或RRT*，快速可行解选RRT。

3. 机器人运动学约束：非完整约束选Hybrid A或RRT。

4. 计算资源：资源有限选A或Dijkstra，资源充足可以考虑RRT或群体智能算法。

5. 是否需要实时更新：D*或动态RRT适合实时调整路径。

可能还需要结合局部规划算法，比如DWA或TEB，来处理复杂地形中的实时避障。全局规划提供大致路径，局部规划处理细节调整。例如，在参考内容中提到的ROS导航栈，全局用A*，局部用DWA或TEB，这样的组合可能适用于复杂地形。

此外，参考内容里提到势场法在动态避障中的应用，可能可以作为全局规划的补充，或者与其他算法融合，比如将势场法用于优化RRT生成的路径，使其更平滑和安全。

最后，还要考虑实际应用中的传感器数据融合，比如激光雷达、摄像头等，如何与全局规划算法结合，确保路径的可行性和安全性。例如，使用SLAM构建的地图作为全局规划的输入，同时实时更新障碍物信息。