基于A*算法的维栅格地图路径规划(Matlab代码)

最新推荐文章于 2025-11-25 11:31:36 发布

程序编码实践

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本文介绍了如何使用Matlab实现基于A*算法的维栅格地图路径规划。通过定义地图大小、起点和终点，利用启发式函数和路径评估函数寻找最短路径，避开障碍物。提供了详细的Matlab代码示例，读者可以根据需求调整参数并自定义启发函数。

基于A*算法的维栅格地图路径规划(Matlab代码)

路径规划是机器人导航和自动驾驶领域中的一个重要问题。A算法是一种常用的启发式搜索算法，用于在离散的维栅格地图上找到最短路径。本文将介绍如何使用Matlab实现基于A算法的维栅格地图路径规划，并提供相应的源代码。

A*算法是一种基于图搜索的路径规划算法，它在搜索过程中综合利用了启发式函数和路径评估函数。在维栅格地图中，地图被划分为一系列的离散格点，每个格点可以表示为空地、障碍物或其他特定属性。路径规划的目标是找到从起点到终点的最短路径，同时避开障碍物。

以下是基于A*算法的维栅格地图路径规划的Matlab代码：

% 定义地图大小
map = [
    0, 0, 0, 0,

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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

755

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】基于强化学习Q-Learing实现栅格地图路径规划附matlab代码

Matlab_dashi的博客

04-15

366

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。⛄ 内容介绍科学技术日新月异,人类在航空航天领域和无人驾驶方面探索的步伐从未停止。无人机和无人车等智能体的应用范围逐渐扩大,这无形中对其智能化算法提出了更高的要求。智能体在动...

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【路径规划】强化学习Q-Learing栅格地图路径规划【含Malab源码 2720期】

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06-22

762

强化学习Q-Learing栅格地图路径规划 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

路径规划算法之Djistra算法

weixin_40523230的博客

10-10

7137

本文转载自作者Ouyang_Lianjun的《最短路径问题---Dijkstra算法详解》一文。附原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35644234/article/details/60870719。觉得作者写的很好就转载过来了，稍作了描述上的修改，是很实用的基础算法，需要牢牢掌握，再次感谢作者的原创。问题：寻找最短路径（从图中的某个顶点出发到达另外一个顶点的...

基于A*算法的栅格地图路径规划Matlab实现

学习使你进步。

07-01

834

在程序中，我们将起点和目标节点的位置坐标转化为一个字符串，作为Map容器中存储节点的key值，这样方便在查找和删除节点时快速定位元素。在计算每个节点的f值时，我们需要考虑节点到起点的真实代价g值和节点到目标节点的估计代价h值。否则，将该节点加入open集中。算法会计算每个节点的估价函数f值，f值由已知的g值和h值计算而来，其中g值为起点到当前节点的实际代价，h值为当前节点到目标节点的估计代价。在创建节点的过程中，我们需要传入节点的位置pos、父节点parent、g值和h值，并根据g值和h值计算f值。

精准导航：用A*算法优化栅格地图的路径规划【附Matlab代码】

Logic_9527的博客

06-06

1806

为：以起点作为初始节点，搜索初始节点旁 8 个邻域，并通过启发函数评估后选择代价最小的节点，然后搜索这个节点的 8 个邻域，选择下一个代价最小的节点，重复上述步骤，直到选择的节点与目标点重合，将这些代价最小的节点连接起来就得到一条最优路径。其中， f(n)为n节点的总代价值， g(n)代表从n节点到初始节点的最短路径代价值， h(n)代表从n节点到目标节点代价的估计值。A* 算法是一种基于传统图搜索的智能启发式算法，它具有稳定性高、节点搜索效率高等优点。完整代码公众号回复：A*，免费获取。

【无人机】基于A星算法实现三维栅格地图路径规划matlab代码

qq_59747472的博客

01-11

1382

1 算法介绍模型参考这里 2 部分代码 % 'test_DeSCI.m' tests 'decompress snapshot compressive imaging (DeSCI)' algorithm for video reconstruction in % 'coded aperture compressive temporal imaging (CACTI)' % Reference % [1] M. Qiao, Z. Meng, J. Ma, X. Yuan, Deep lea.

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...

【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...

二维A*算法路径规划matlab代码

11-16

以复杂岛屿地图为例，做了二维A*路径规划。代码为MATLAB代码，解压后可以直接运行。文件夹内Astar优快云为主文件，TrunToGridMap为地图转栅格文件，child_nodes_cal为计算子节点的函数，1234d.jpg为地图图片。

代码随想录 63.不同路径Ⅱ

m0_63814538的博客

11-24

336

4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。

算法：二叉搜索树的最近公共祖先

czlczl20020925的博客

11-24

440

下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。

算法沉淀第十二天（牛客练习赛146）

lingran__的博客

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本文分享了牛客练习赛146的三道算法题解：1.《合格的机器》通过分析代币奇偶性，得出最优解是尽量使机器代币数为偶数，当总代币数≥2n时最多n-1台合格；2.《小灰灰的火焰星球2》通过排序施法顺序和预处理价值数组，实现高效计算最大收益；3.《盲目自大的小灰灰》通过计算得分区间，判断查询分数是否可能达到。每道题都包含题意分析、逻辑梳理和AC代码实现，适合算法学习者参考。

Anyview数据结构第一章（按需自取）

2302_79085918的博客

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【代码】Anyview数据结构第一章（按需自取）

竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现

最新发布

fengfuyao985的博客

11-25

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竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现

GoC题解(22) GoC测试模拟题(2017.3.23)第6题：同心圆

2301_78151773的博客

11-22

226

小C要画红绿黄3个不同半径的同心圆，要求红色(1号）的是最大半径圆，绿色（3号）的是第2大半径的圆，黄色（5号）的是最小半径的圆。但输入是的的3个数可能并没有从大到小。这3个圆一定要按照正确的次序才能画出正确的图形。比如你最后画最大的圆形，就只能看见一个红色的大圆。请你帮小C编程解决这个问题。一行3个不同的正整数a,b,c：表示每圆的半径，范围在[10..100]。有同学容易犯下面这段代码类似的错误。

布隆过滤器有哪些算法？

kupePoem的专栏

11-22

503

这些算法构成了布隆过滤器技术的完整体系，从基础到高级，满足了不同场景下的需求。布隆过滤器（Bloom Filter）是一种概率型数据结构，用于高效地检查一个元素是否存在于一个集合中。a 对元素x计算k个哈希值：h₁(x), h₂(x), ..., hₖ(x)。如果有0，返回"肯定不存在"。（2）概率性结果：可能返回假阳性（误判），但不会返回假阴性。b 如果所有位置计数器都大于0，返回"可能存在"b 如果粗略层返回"肯定不存在"，直接返回结果。a 创建长度为m的计数器数组，初始化为0。

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2301_79248256的博客

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602

本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。