基于MATLAB的D*和D*-Lite算法的机器人栅格地图路径规划

最新推荐文章于 2024-07-15 22:10:36 发布
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文章标签： 算法 matlab 机器人
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本文介绍了如何使用MATLAB实现D*和D-Lite算法进行机器人在栅格地图上的路径规划。这两种经典算法分别通过增量式更新和启发式搜索优化搜索效率。详细步骤包括定义地图、起始和目标点，实现辅助函数，以及算法的主要迭代过程。D-Lite算法在D*的基础上提高了效率。

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

路径规划是机器人导航中的重要任务之一。在栅格地图中，机器人需要找到一条可行的路径以避开障碍物并到达目标点。D和D-Lite算法是两种经典的路径规划算法，它们在MATLAB中的实现为我们提供了一种有效的方式来解决这一问题。

D算法是一种增量式路径规划算法，它通过不断更新代价地图来逐步搜索最优路径。D-Lite算法在D*的基础上进行了改进，通过引入启发式搜索和优先队列等技术来提高搜索效率。

下面我们将详细介绍如何使用MATLAB实现D和D-Lite算法进行机器人栅格地图路径规划。

首先，我们需要定义栅格地图和机器人的起始点以及目标点。栅格地图可以表示为一个二维数组，其中障碍物被标记为1，可通行区域被标记为0。起始点和目标点可以用二维坐标表示。

% 定义栅格地图
gridMap = [
    0, 0, 0<
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基于D星和D星_Lite算法实现机器人栅格地图路径规划附Matlab代码
2301_79325657的博客
09-10 1338
D星（D*）算法和D星_Lite（D* Lite）算法是两种常用的路径规划算法，它们可以应用于栅格地图中的机器人路径规划问题。D星算法是一种增量路径规划算法，它通过对已知的地图信息进行更新和优化，以实现快速的路径规划。D星算法和D星_Lite算法在处理不同类型的地图和障碍物时表现良好，并且具有较高的效率。以上是基于D星和D星_Lite算法的机器人栅格地图路径规划的Matlab代码实现。D星_Lite算法是D星算法的一种改进版本，它通过减少搜索空间和降低计算复杂度，提高了路径规划的效率。
【栅格地图路径规划】D星和D星_Lite算法机器人栅格地图路径规划【含Matlab源码 2530期】
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04-23 413
D星和D星_Lite算法机器人栅格地图路径规划 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
Matlab的D算法
SmartCar的博客
02-21 5961
在看了很多D算法的代码后，还是有点看不懂，于是自己按照书上的步骤写了一个D算法的代码，对于D算法，F算法相对简单理解一点，能力有限，我感觉比别人的代码更加复杂，时间复杂度更大。。。 function [S,R,dis,bp2] = D_search(m,n,D,len) R = zeros(len); D0 = D;    %初始距离矩阵 S = D;     %最短距离矩阵 for i=1:...
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D算法
李歇特冯-兹拜因巴哈的博客
06-25 5495
1 概述 D算法，即Dijkstra算法，它的作用是找出某个节点到其它节点的最短距离。本文使用MATLAB实现D算法，使整个算法非常简洁。从之前的学习中知道，MATLAB实现矩阵操作是非常高效的，所以本文尽量使用了矩阵操作来替代循环操作。这种做法一方面是提高了程序的效率，另一方面能够使程序更加简洁。但是这种做法在某些情况下也不见得是优点。首先，将一个循环程序转换为矩阵操作...
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D:\MATLAB智能算法30个案例分析+源代码.rar
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遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。
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D星算法是一种动态路径规划算法，适用于机器人或自动驾驶车辆在未知或变化环境中规划路径。D星算法将动态变化信息集成在搜索过程中，使机器人能够在遇到环境改变时，不必从头开始搜索路径，而只需对受影响的部分进行...
【栅格地图路径规划】D星和D星_Lite算法机器人栅格地图路径规划【含Matlab仿真 2530期】.zip
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11-27
优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图；...
【智能优化算法】多目标于分解的多目标进化算法MOEA/D算法（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
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基于分解的多目标进化算法(multiobjective evolu-tionary algorithm based on decomposition，MOEA/D)是一种利用分解策略解决多目标问题的算法2'。该算法通过聚合函数将多目标问题分解为N个子问题,每个子问题分配一个对应的权重和相关种群点的邻域"3'。
D搜索算法matlab实现GUI
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matlab实现的利用D算法搜索路径，GUI实现可以设置生成的地图参数和提示搜索状态等，完美演示，绝对可用。
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D-S证据理论matlab实现算法 以函数形式编写，只需输入参数即可，简单易用， 如果改进，只需稍加修改
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这个代码是使用D算法寻找给定矩阵形式的图，来搜索指定节点到其他节点的最短距离，和最短路径。程序需要输入节点数，图的矩阵和指定的节点
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d*算法综述，D*算法是A*算法的一个加强版，在动态路径规划中，实现对路径的最优化处理
【路径规划】基于D*算法的移动机器人路径规划（Matlab代码实现）
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定位是指确定移动机器人在其工作环境中的具体位置的过程，即移动机器人在虚拟地图中的坐标和姿态;路径规划是指在复杂的环境中,在满足一定的约束条件下,如行走路径的长度短,路径的代价低、时间短等,找到一条从指定起始位置到指定目标位置的安全、无碰撞的优化路径。A*算法针对以往路径规划问题中常常产生的大量无效搜索路径,根据启发函数提高了收索的目的性,提高了算法的搜索效率。[1]张贺,胡越黎,王权,燕明.基于改进D*算法的移动机器人路径规划[J].工业控制计算机,2016,29(11):73-7477。
Matlab实现D*算法路径规划：可自定义栅格地图、起始目标点、障碍物位置，实时搜索路径！详细注释、代码完整，使用D*算法进行栅格路径规划的Matlab实现，包括自定义地图和障碍物位置，遇到障碍物时重
MlohNPbQKk的博客
06-09 1085
栅格地图的每个网格可以表示为空地或者障碍物，我们需要将障碍物的位置标记在地图上。栅格法是一种常用的地图表示方法，可以将地图划分为一系列的网格，每个网格可以表示为空地或者障碍物。在本文中，我们将介绍如何利用Matlab实现D*算法进行路径规划，并且可以自定义地图上起始点和目标点的位置，以及未知障碍物的位置。算法进行路径规划，并且可以自定义地图上起始点和目标点的位置，以及未知障碍物的位置。文章通过详细注释的方式呈现了算法的代码，并且给出了栅格地图的绘制方法，以帮助读者更好地理解和使用代码。
基于图搜索的规划算法之A*家族（六）：D* Lite算法
昔风不起，唯有努力生存！
09-01 1358
通过前面几章讲解的改进算法，基于图搜索的寻路算法在工作方式上越来越贴近实际应用。但是，也仅仅是在工作方式上。由于采用的基于栅格地图，采用上、下、左、右、左上、左下、右上、右下等作为状态迁移的八个离散动作。机器人若按这种路径行驶，会出现频繁地原地转向，先不说频繁转向会导致行驶效率低下，就说现有图搜索算法的最优性仅仅是在栅格意义下的最优性，也即：机器人只能往周围八个邻近的栅格迁移。此后，我们会从实际应用中的路径最优性方面，以原始 A* 算法为起点另开一条支线循序向前。
（6-2-01）D* Lite 算法：D* Lite算法的核心思想（1）
码农三叔
07-15 920
那么 km引入的意义是什么呢，当机器人检测到障碍的变化时会再一次规划路径，这时候的实际起点应该是机器人当前的位置，起点发生了变化，每个点的 h 值也会相应变化，key 值也发生了变化。下面是 D* Lite算法的 main 函数，它的思路是先计算最短路径，其最短路径是通过周围点的 g 值来判断的，机器人一直走向 g 值加上两点代价最小的点。第二 key 值就是 g 值和 rhs 值中的最小值，它的意义在于当两个点的第一个 key 值相等的时候，算法会优先选择距离终点近的点。
如何利用ESDF和TSDF在MATLAB中为无人机实现动态三维路径规划？
11-25
为了帮助你理解和实现无人机的动态三维路径规划，这里提供了关于扩展地图栅格（ESDF）和三维地图栅格（TSDF）在MATLAB中的应用方法，以及如何结合它们进行路径规划的具体步骤。 参考资源链接：[基于ESDF、TSDF等技术的无人机路径规划方法研究.zip](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/5agoci6ifw?spm=1055.2569.3001.10343) ESDF（Exact Signed Distance Field）和TSDF（Truncated Signed Distance Field）是两种用于机器人和无人机路径规划的重要技术。它们能够提供精确的环境信息，对于三维空间内的避障和路径规划至关重要。ESDF主要负责提供环境障碍物的精确距离信息，而TSDF则关注于构建障碍物的三维模型。 在MATLAB中，可以通过以下步骤进行ESDF和TSDF的计算和应用： 1. 首先，使用传感器数据（如激光雷达）对环境进行扫描，获取障碍物信息。 2. 利用MATLAB的图像处理和三维建模工具箱，将障碍物数据转换为距离场（距离图）。 3. 应用ESDF算法，计算无人机当前位置到所有障碍物表面的距离和方向。 4. 对于TSDF，可以构建一个三维体素网格，将障碍物信息映射到这个网格上，生成三维障碍物模型。 5. 应用Dstar或D* Lite算法，这是一种基于图搜索的动态路径规划算法，能够根据环境变化动态调整路径。 6. 使用B样条曲线或多项式路径规划方法，根据无人机的动力学特性和环境约束生成平滑的飞行路径。 7. 最后，在MATLAB中进行仿真测试，验证路径规划的合理性和可行性。 为了更深入地掌握这些技术并实现项目，强烈推荐参考《基于ESDF、TSDF等技术的无人机路径规划方法研究.zip》这一资源。该资源详细阐述了上述技术的应用和实现，提供了必要的代码和仿真环境，使你能够直接将理论知识应用于实际问题的解决中。 参考资源链接：[基于ESDF、TSDF等技术的无人机路径规划方法研究.zip](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/5agoci6ifw?spm=1055.2569.3001.10343)
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