【路径规划】A*三维全局路径规划（附Python实现源码）

最新推荐文章于 2025-03-16 21:50:46 发布
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分类专栏： Python 运动/路径规划 文章标签： 算法 python
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本文介绍使用A*启发式搜索算法在三维空间中进行路径规划的方法，并通过Python实现了一个简单示例。在10X10X10的空间内，避开障碍物找到起点到终点的最优路径。同时介绍了用于绘制结果的Matplotlib库。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.A*启发式搜索

A*算法介绍：启发式搜索算法，除了wiki之外比较全的一个参考资料：A*启发式搜索算法详解 人工智能。这里是用Python写了一个简单的路径规划例子供参考。

2.Matplotlib库

Python中的绘图神器，官网参考资料：Matplotlib官网，关于三维绘图资料要自己摸索一下，关于动态绘图：matplotlib动态图和视频保存。

3.全局规划效果

在一个10X10X10的三维空间，有一部分障碍物，从一端出发到另一端的最优路径。规定在水平方向可以走斜线，在竖直方向只能走直线。A*的启发式函数采用曼哈顿距离结合对角线距离。

在这里插入图片描述

4.源码

Astar3DSearch：Astar3DSearch

【Matlab算法】基于A*算法的三维最短路径规划研究（附MATLAB完整代码）
Albert_Lsk的博客
12-26 590
本文提出了一种基于A*算法的三维空间最短路径规划方法。针对传统二维路径规划在复杂三维环境中的局限性，本研究将A*算法扩展到三维空间，通过改进的启发式函数和数据结构实现了高效的路径搜索。实验结果表明，该方法能够在存在多个障碍物的三维环境中快速找到最优路径，具有较高的实用价值。🎯
使用A*算法进行三维路径规划
2301_78484069的博客
07-22 1472
在代码中，使用了一个30x30的地图，并设置了四个障碍物。使用a_star函数进行路径规划后，会返回路径path及路径长度path_cost。在MATLAB中，我们可以使用内置函数a_star来实现A*算法的路径规划。首先需要设置起点和终点的坐标，在设置好障碍物后，使用a_star函数即可进行路径规划。算法是一种常用于搜索和路径规划的算法，其中包括了启发式函数，可以在保证路径最优的前提下减少搜索时间。使用A*算法进行三维路径规划能够解决无人机的飞行路径规划问题。算法能够有效地搜索最短路径，并实现路径规划。
路径规划 | 基于极光PLO优化算法的三维路径规划Matlab程序
最新发布
m0_57702748的博客
03-16 1052
路径规划，作为人工智能、机器人学和自动化领域的核心问题之一，旨在寻找从起点到终点，同时满足特定约束条件的最优或近似最优路径。随着应用场景的日益复杂，尤其是在无人机、自动驾驶、物流配送等领域的迅速发展，三维路径规划的重要性日益凸显。三维环境下的路径规划面临着更高的复杂性和挑战，例如复杂的障碍物分布、动态变化的环境以及计算资源的限制。传统的路径规划算法，如A*算法、Dijkstra算法等，在高维度和复杂环境中往往面临计算复杂度过高、容易陷入局部最优解等问题。
【路径规划】基于matlab A_star算法机器人走迷宫路径规划【含Matlab源码 1332期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
09-25 2429
A_star算法机器人走迷宫路径规划 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
在matlab中使用A*算法进行三维路径规划
qq_63079839的博客
10-27 4850
本文基于城市低空物流无人机作业的背景，进行三维环境建模和算法实现和改进，以之前二维路径规划的内容为基础，做适量改动，并结合实际对算法提供改进思路。
A*算法在三维地理空间（基于DEM）的python实现
vertex_mfx的博客
02-01 1万+
A*算法在三维地理空间（基于DEM）的python实现项目简介背景知识A* 算法如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 项目简介 A* 算法是一种启发式算法，主要用于解决在静态路网中寻找最短路径的问题。关于A* 算法在二维平面内的文章比较多，其实只需要将二维的A*
【路径规划】基于A*算法和Dijkstra算法的路径规划（Python代码实现）
m0_73907476的博客
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代码解释的很详细，可以直接用，已经测试过了，很好用。
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A星算法，可以实现三维路径规划，对路径规划和A星算法感兴趣的可以借鉴参考
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【全局路径规划模块运动学算法】hybird A*算法（附C++代码）
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认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！本文先对hybird A算法、Kinodynamic A算法做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章提示：以下是本篇文章正文内容规划用hybrid a 星（改成了rs曲线），hybrid A*的启发函数有两个，通过切换更好的引导启发效果！（1）hybrid a*算法探索出来的是圆弧和直线连接的局部路径，后端经过轨迹优化后更加平滑了算法是在A。
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总结来说，本文介绍了如何利用MATLAB实现A*算法进行无人机的三维路径规划。通过定义节点、维护开放列表和关闭列表，以及利用启发式函数进行搜索，我们能够找到最短路径并将其重构。无人机在三维空间中的移动可以分解为三个方向上的运动，即x、y、z轴的移动。开放列表存储待扩展的节点，关闭列表存储已经访问过的节点。在使用该代码时，你可以根据实际情况修改地图的表示方式、估计函数和邻居节点的选择策略，以适应不同的场景。以上代码实现了A*算法的核心逻辑，包括节点的定义、开放列表和关闭列表的维护、路径的重构等。
改进型RRT*算法的水下机器人三维全局路径规划
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由于传统快速扩展随机树的改进算法（RRT*）在处理自主式水下机器人三维路径规划问题时存在算法收敛速度慢、规划出的路径不平滑等问题，提出一种改进型NT-RRT*算法（正态采样、三角裁剪的快速扩展随机树改进算法），利用正态分布的空间采样策略来代替RRT*算法中的全局均匀随机采样，用来提高算法的收敛速度。此外，引入基于三角不等式的几何修剪算法，减少了随机树扩展过程中的节点和路径长度。
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