本文介绍了A*算法在无人机飞行轨迹路径规划中的应用，结合Dijkstra算法和贪婪最优优先搜索，利用启发式函数选择最优路径。提供了Matlab代码示例，包括节点类定义、A*算法核心实现、路径重构和相邻节点获取等关键步骤。通过调用相关函数，可以解决飞行轨迹规划问题。
基于A*算法实现飞行轨迹的路径规划附Matlab代码
路径规划在无人机飞行控制中起着重要的作用，它能够帮助无人机在复杂的环境中找到最优的飞行轨迹。本文将介绍如何使用A*（A-star）算法实现飞行轨迹的路径规划，并提供相应的Matlab代码。
A算法是一种常用的启发式搜索算法，它结合了Dijkstra算法和贪婪最优优先搜索算法的优点。A算法使用了启发式函数来评估每个节点的代价，并根据代价选择下一步的移动方向。在路径规划中，A*算法可以在搜索过程中根据启发式函数估计每个节点到目标节点的代价，并选择最优的路径。
以下是基于A*算法实现飞行轨迹的路径规划的Matlab代码示例：
function path = Astar(start, goal, obstacles)
% 初始化起始节点和目标节点
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