基于A*算法的栅格路径规划 - MATLAB源码

最新推荐文章于 2025-12-02 15:32:05 发布
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本文介绍了基于A*算法的栅格路径规划方法，它使用MATLAB实现，通过搜索算法在离散的栅格地图中找到起点到目标点的最短路径。文中提供了详细代码，包括初始化、节点扩展、代价计算和路径重构等步骤，适用于环境中的障碍物规避。

基于A*算法的栅格路径规划 - MATLAB源码

栅格路径规划是一种常用的路径规划方法，它将环境划分为一个个离散的栅格，通过搜索算法找到一条最优路径来连接起始点和目标点。A*算法是一种常用的栅格路径规划算法，它结合了Dijkstra算法和启发式函数，能够高效地找到最短路径。

下面是基于MATLAB的A*算法的源代码实现：

function path = AStar(grid, start, goal)
    % 初始化起始点和目标点
    startNode = Node(start, 0
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基于A*算法的栅格地图路径规划（MATLAB源码）
DevProPlus的博客
09-10 338
基于A*算法的栅格地图路径规划（MATLAB源码）
基于A*算法的栅格地图路径规划——附带Matlab代码
学习使你进步。
08-07 761
在路径规划中，需要判断哪些单元格可以通过并构建出一张图，然后使用算法在图上计算最短路径。在机器人领域，路径规划一直是一个重要的研究领域。栅格地图路径规划是这个研究领域中的一个重要部分。在这篇文章中，我们将向您介绍使用A*算法进行栅格地图路径规划的方法，并为您提供相应的Matlab代码实现。它的基本思想是尽可能走已经被平价值计算过的路线，并计算到目标位置的距离。这使得算法能够在较短的时间内找到从起点到终点的最短路径。使用以上代码，您可以在Matlab环境下来实现A*算法进行栅格地图的路径规划。
【机器人栅格地图】基于A星算法实现机器人复杂栅格地图路径规划附matlab代码
qq_59747472的博客
03-19 1112
1 简介 移动机器人路径规划一直是一个比较热门的话题,A星算法以及其扩展性算法被广范地应用于求解移动机器人的最优路径.该文在研究机器人路径规划算法中,详细阐述了传统A星算法的基本原理,并通过栅格法分割了机器人路径规划区域,利用MATLAB仿真平台生成了机器人二维路径仿真地图对其进行仿真实验,并对结果进行分析和研究,为今后进一步的研究提供经验. 2 部分代码 ​clear;clc;close alldisp('A*开始搜索路径......')%% 画一个方形地图map.XYMAX=50;
MATLAB中的A*算法：机器人栅格地图最短路径规划
TechPulseZ的博客
09-17 275
它使用启发式函数（即估计函数）来评估每个节点的代价，并尝试优先选择最有希望的路径。在栅格地图中，每个节点表示一个离散的空间位置，节点之间通过边连接。你可以根据自己的需求修改栅格地图、起始节点和目标节点，以及代价函数和启发式函数，来适应不同的场景和问题。通过迭代，我们选择代价最小的节点进行扩展，并更新邻居节点的代价和估计函数值。在机器人路径规划领域，A*（A-star）算法是一种常用且高效的方法，用于在栅格地图上找到最短路径。算法，接受一个栅格地图、起始节点和目标节点作为输入，返回最短路径。
基于A*算法的机器人栅格地图全路径规划（附带Matlab代码）
KizClojure的博客
09-22 285
路径规划是机器人领域中的重要问题之一，而A*（A-star）算法是一种常用的启发式搜索算法，可以用于解决栅格地图上的全路径规划问题。在本文中，我们将介绍如何使用A*算法实现机器人在栅格地图上的全路径规划，并提供相应的Matlab代码。算法是一种基于启发式搜索的算法，它同时考虑了路径的代价和启发式函数的估计，以找到最优的路径。在栅格地图中，机器人可以在离散的格子之间移动，每个格子有特定的代价。通过使用以上提供的Matlab代码，你可以在自己的项目中实现相应的路径规划功能。首先，让我们来了解一下A。
使用A星算法实现栅格路径规划及避障
2301_78484069的博客
06-25 915
它通过评估每个节点的代价值（启发式函数），从起点开始，以最小化总体代价为目标，在搜索过程中逐步扩展节点，直到找到终点。栅格路径规划是指在栅格化地图上，从起点到终点寻找一条可行的路径。本文将介绍如何使用A星算法来实现栅格路径规划及避障，并提供相应的MATLAB源代码。3）扩展选定节点的邻居节点，对于每个邻居节点，计算其代价值并更新其父节点。1）在栅格地图中，将起点和终点标记出来，并将其加入到开放列表中。5）把扩展节点从开放列表中删除，并将节点加入到关闭列表中。A星算法在栅格地图上的实现。
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基于改进A*算法的机器人路径规划的MATLAB实现
07-07
一种基于环境栅格地图的机器人路径规划方法，包括建模与仿真。基于环境栅格地 图的路径规划及路径优化算法，首先建立已知环境的矩形化栅格地图用分区算法实现地图建模。机器人沿着路径即可实现对已知环境区域的全...
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【路径规划】基于A星算法求解栅格地图路径规划matlab源码.zip
10-20
这个压缩包"【路径规划】基于A星算法求解栅格地图路径规划matlab源码.zip"包含了使用MATLAB实现A*算法解决栅格地图路径规划的源代码和相关文档。 A*算法的核心在于它使用了一个评估函数f(n) = g(n) + h(n)，其中g(n...
matlab实现基于遗传算法的多AGV栅格地图路径规划研究-遗传算法-路径规划-多AGV系统-Matlab-栅格地图
05-09
内容概要：本文研究了基于遗传算法（GA）的多AGV栅格地图路径规划方法，旨在通过模拟自然进化过程，优化多个自动引导车（AGV）的路径，以提升系统效率和安全性。文章首先介绍了遗传算法的基本原理与流程，包括初始化...
【运动规划算法项目实战】如何在栅格地图中实现A*算法（附ROS C++代码）
xiewf的博客
04-24 2370
在机器人的路径规划中，栅格地图常常被用于描述环境的空间布局。A*算法是一种基于栅格地图的搜索算法，用于寻找两个点之间最短路径。在栅格地图中，环境被划分成一系列的方格，每个方格表示环境中的一个离散区域。这种表示方法可以方便的计算两点之间的距离，同时也便于搜索算法的实现。在ROS中，栅格地图通常使用nav_msgs/OccupancyGrid数据类型来表示。该数据类型包含了地图的元信息（如分辨率、地图大小等）以及每个栅格的占用状态信息。header：包含标准的ROS消息头，如时间戳、坐标系等。
基于A*算法的栅格路径规划与避障
CyberBladeX的博客
08-08 1349
如果当前节点周围存在障碍物，则从候选节点中查找下一个代价最小的节点，并将其作为下一个扩展节点。每个节点可以使用(x, y)坐标来表示，从起始节点到当前节点n的代价g(n)可以计算出来。而从当前节点n到目标节点的估计代价h(n)可以通过计算节点n和目标节点的曼哈顿距离得到。因此，A*算法的评估函数f(n)可以表示为：f(n) = g(n) + h(n)。该算法使用了一个评估函数f(n) = g(n) + h(n)，其中g(n)表示从起点到当前节点n的代价，h(n)表示从当前节点n到目标节点的估计代价。
基于A*算法的路径规划实践(MATLAB语言)
亲爱的老吉先森呀
05-06 5027
A-Star算法是一种基于启发式搜索的一种最好优先的算法，同时又加上了一些约束条件。在状态空间中,对每一个要搜索的位置进行评估,得到最好的位置。再以这个位置进行搜索,直到到达目标位置。这样可以减少搜索范围,降低问题复杂度,从而提高了效率。在启发式搜索中,对位置的估价,需要用到估价函数,这是十分重要的。启发式搜索在搜索的过程中选取“最佳节点”后舍弃其他的兄弟节点，父亲节点，而一直得搜索下去。这种搜索的结果很明显，由于舍弃了其他的节点，可能也把 最好的节点都舍弃了。
1.2
aihuo7077的博客
04-10 245
1 # 版本1.2，2018—04—09 2 # 所有节点的g值并没有初始化为无穷大 3 # 当两个子节点的f值一样时，程序选择最先搜索到的一个作为父节点加入closed 4 # 对相同数值的不同对待，导致不同版本的A*算法找到等长的不同路径 5 # 最后closed表中的节点很多，如何找出最优的一条路径 6 # 撞墙之后产生较多的节点会加入clos...
基于Astar算法的二维栅格地图路径规划和避障MATLAB仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
02-10 928
A*算法吸取了Dijkstra 算法中的cost_so_far，为每个边长设置权值，不停的计算每个顶点到起始顶点的距离（G），以获得最短路线，同时也汲取贪婪最佳优先搜索算法中不断向目标前进优势，并持续计算每个顶点到目标顶点的距离（Heuristic distance），以引导搜索队列不断想目标逼近，从而搜索更少的顶点，保持寻路的高效。
基于Astar的复杂栅格地图路线规划算法matlab仿真
熟悉python,matlab,C,C++,JAVA等
12-03 741
在搜索过程中，A * 算法通过不断地评估开放列表中的节点，选择具有最小 值的节点进行扩展，逐步向目标节点逼近。在实际应用中，A * 算法在机器人导航、自动驾驶、游戏开发等领域发挥着重要作用，并且随着技术的不断发展，其性能还可以通过进一步的算法改进和硬件加速等手段得到进一步提升，为解决复杂环境下的路径规划问题提供了有力的支持。基于 A * 算法的路线规划能够在这样的栅格地图中快速、有效地找到一条从起始位置到目标位置的近似最优路径，在保证路径质量的同时提高搜索效率，具有重要的理论与实际应用价值。
完全背包 vs 多重背包的优化逻辑
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布心老混子
12-02 203
做题时想到完全背包是可以转化成多重背包的，那么多重背包需要二进制优化，完全背包需要吗？
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
qq_73044452的博客
12-01 271
摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
算法基础篇：（二十一）数据结构之单调栈：从原理到实战，玩转高效解题
2301_79248256的博客
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本文深入解析了单调栈这一高效数据结构。首先介绍了单调栈的基本概念，即在普通栈的基础上增加元素单调性约束，可分为递增栈和递减栈。接着详细讲解了四种核心应用场景：寻找左右侧最近更大/更小元素，并提供了对应的C++代码实现。通过洛谷P5788等模板题和发射站、柱状图最大矩形等实战案例，展示了单调栈如何将O(n²)问题优化为O(n)解法。最后总结了单调性选择、遍历方向等核心技巧，并给出避免数据溢出、优化IO等实用建议。掌握单调栈能有效解决"找最近最值"类问题，是算法竞赛和面试中的重要工具。
L1-062 幸运彩票（C++）
2301_81427201的博客
11-29 250
彩票的号码有 6 位数字，若一张彩票的前 3 位上的数之和等于后 3 位上的数之和，则称这张彩票是幸运的。本题就请你判断给定的彩票是不是幸运的。
MATLAB实现A*算法路径规划详解与源码分享
本文围绕“使用MATLAB实现基于A*算法的路径规划”这一主题，深入探讨了该算法的基本原理、环境建模方法、代码结构设计与实现细节，并结合可视化手段对路径搜索过程进行了直观展示。以下将从多个维度详细阐述该知识点...
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