本文介绍了改进的A*算法，用于解决复杂环境中的栅格地图路径规划和避障问题。该算法采用双向搜索，动态调整启发函数，并结合机器人的运动学模型进行避障。在MATLAB中实现后，实验证明算法能有效避免局部最优解，提高路径规划的精度和效率。
改进A*算法求解栅格路径规划与避障matlab源码
随着机器人技术的发展，栅格地图路径规划也成为研究热点之一。A算法作为一种经典的路径规划算法，在求解路径问题方面具有较高的精度和效率。但是在实际应用中，由于环境复杂性的增加，原始A算法容易出现局部最优解和路径耗时过长等问题。为了解决这些问题，研究者们对其进行了改进，例如引入启发式信息、考虑环境的动态性等。
本文将着重介绍一种改进的A*算法，可以用于栅格地图路径规划和避障。该算法采用双向搜索的方式，在搜索过程中动态调整启发函数以求得更好的路径，同时结合机器人的运动学模型进行避障，并通过matlab代码实现。
MATLAB代码如下：
% 初始化起点、终点位置和栅格地图
startNode = [10, 10];
goalNode 
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