A星算法求解自定义障碍路径规划问题-Matlab实现

本文介绍了如何使用A星算法在Matlab环境中解决带有自定义障碍的路径规划问题。通过初始化起点和终点,设置节点值,并在开放列表中进行启发式搜索,最终在遇到终点或无路可走时停止。提供的Matlab代码示例展示了如何构建障碍地图并调用Astar函数求解路径。

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A星算法求解自定义障碍路径规划问题-Matlab实现

A星算法是一种基于启发式搜索的路径规划算法,常用于各种类型的机器人路径规划。在这篇文章中,我们将介绍如何使用Matlab实现自定义起点终点障碍路径规划问题。

算法流程:

  1. 初始化起点和终点,设置起始节点的f、g、h值为0,并将起始节点加入开放列表(openlist)中。

  2. 重复以下步骤直到找到终点或者无路可走:

    a. 从开放列表中找到f值最低的节点作为当前节点,并将其从开放列表中删除,加入封闭列表(closelist)中。

    b. 对当前节点周围的所有节点进行循环遍历:

    i. 如果该节点已经在封闭列表中,则跳过。
    
    ii. 如果该节点在开放列表中并且新的g值比原来的小,则更新g值和父节点。
    
    iii. 如果该节点不在开放列表中,则计算g、h、f值,并将其加入开放列表中。
    
  3. 如果找到了终点,则从终点开始回溯,依次取出父节点,得到路径。如果开放列表为空,则表示无路可走。

Matlab代码实现如下:

function pa
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