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
最新推荐文章于 2024-07-15 22:10:36 发布
阅读量1.3k 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 算法 matlab 机器人
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/JehPython/article/details/132989298
Matlab 专栏收录该内容
91 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
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,
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
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 1361
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】
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；
04-23 422
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 5990
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:...
Dijkstra算法（D算法）实现路径搜索matlab GUI 实现 路径规划
热门推荐
wangmingyang13的博客
11-09 1万+
Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。Dijkstra算法是很有代表性的最短路径算法，在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍，如数据结构，图论，运筹学等等。注意该算法要求图中不存在负权边。 问题描述：在无向图 G=(V,E) 中，假设每条边 E[i] 的长度为 w[i]，...
D算法
李歇特冯-兹拜因巴哈的博客
06-25 5542
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...
DE算法Matlab程序
04-12
差分进化算法在寻优的过程中，首先，从父代个体间选择两个个体进行向量做差生成差分矢量；其次，选择另外一个个体与差分矢量求和生成实验个体；然后，对父代个体与相应的实验个体进行交叉操作，生成新的子代个体；最后在父代个体和子代个体之间进行选择操作，将符合要求的个体保存到下一代群体中去。
D:\MATLAB智能算法30个案例分析+源代码.rar
06-28
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。
【栅格地图路径规划】基于matlab D星和D星_Lite算法机器人栅格地图路径规划【Matlab仿真 2530期】.md
11-09
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
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
09-20 1906
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
11-09
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。
D-S证据理论算法及实现-matlab实现
06-27
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
Dijkstra算法MATLAB仿真
11-14
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
D star算法
05-06
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）
weixin_46039719的博客
10-17 1890
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。
基于SMC(滑模控制)的AUV(自主水下机器人)控制器研究附Matlab、Simulink仿真
qq_59747472的博客
08-07 112
现，在早期 AUV 控制中广泛应用，但面对复杂水下环境时，其鲁棒性和自适应能力不足。自适应控制能够根据系统参数变化自动调整控制参数，在一定程度上提高了控制性能，但对模型精确性依赖较高。模糊控制不依赖精确数学模型，利用模糊规则实现控制，但控制精度有待进一步提升。滑模控制（SMC）作为一种变结构控制方法，因其对干扰和模型不确定性具有强鲁棒性，逐渐成为 AUV 控制领域的研究热点。国内外学者已开展了大量基于 SMC 的 AUV 控制器研究，但在控制精度、收敛速度以及系统稳定性等方面仍有提升空间。
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 1399
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
07-15 961
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。
考虑地形因素的A*算法二维栅格路径规划建模教程，参数设计教程
最新发布
03-26
<think>好的，用户现在想了解考虑地形因素的A*算法在二维栅格路径规划中的建模教程和参数设计教程。首先，我需要回顾之前的对话，用户之前询问过A*算法的基本实现，现在他们想深入探讨地形因素的影响。这可能意味着他们正在处理更复杂的环境，比如不同地形对移动成本的影响，比如山地、沼泽等。 接下来，我需要确定用户的需求层次。他们可能是在进行机器人路径规划、游戏AI开发，或者类似的二维导航项目。需要地形因素说明他们希望路径规划更加贴近实际应用，这时候需要考虑如何将地形因素整合到A*的代价计算中。 用户提到“建模教程”和“参数设计教程”，所以回答需要结构清晰，分步骤讲解如何构建模型，以及如何调整参数。需要涵盖栅格地图的创建、地形权重的定义、启发函数的选择，以及如何将这些整合到A*算法中。同时，参数设计部分可能需要讨论不同参数对算法性能的影响，比如启发函数的权重、地形系数的调整等。 在之前的回答中，已经简要介绍了A*算法的MATLAB实现，现在需要扩展这部分内容，加入地形因素。可能需要修改代价函数g(n)，使其不仅考虑距离，还考虑地形类型带来的额外成本。例如，平地为1，山地为3，沼泽为5，这样移动经过不同地形时，累计成本不同。 另外，启发函数h(n)是否需要调整？通常A*使用欧几里得或曼哈顿距离，但如果地形影响很大，可能需要调整启发函数，比如加入地形因素的预估，但通常启发函数只是估计剩余距离，不涉及实际地形，所以可能不需要修改，但需要确保启发函数是允许的（即不高估实际成本）。 然后，需要给出具体的步骤，比如如何构建二维栅格地图，如何定义地形矩阵，如何在MATLAB中实现这些。可能还需要代码示例，但用户之前已经有一个伪代码框架，现在需要在其基础上修改，加入地形因素。 参数设计部分需要讨论地形权重系数、启发函数的权重（比如在加权A*中），以及如何平衡搜索速度与路径最优性。比如，较高的启发函数权重会让算法更快，但可能牺牲最优性；地形系数过大会导致算法绕远路，太小则可能无法有效避开高成本地形。 还需要考虑用户可能的后续问题，比如动态地形如何处理，或者其他优化方法，比如使用不同的启发函数。但当前问题主要集中在建模和参数设计，所以需要聚焦在这两部分。 最后，确保回答结构清晰，分步骤讲解，提供MATLAB代码示例，并解释参数的影响。同时，保持语言口语化，避免使用专业术语过多，但必要的术语需要解释清楚。需要检查是否符合之前的系统级指令，比如数学公式的格式，使用中文回答，结构清晰等。</think>以下是针对**考虑地形因素的A*算法二维栅格路径规划建模与参数设计**的详细教程，内容涵盖环境建模、代价函数设计、参数优化方法及MATLAB实现示例。 --- ### **一、二维栅格地图建模** #### **1. 栅格地图定义** 将环境划分为均匀的二维栅格，每个栅格代表一个可通行区域或障碍物，并附加地形类型属性（如平地、山地、沼泽等）。 **MATLAB示例代码：** ```matlab % 定义地图尺寸和分辨率 mapSize = [20, 20]; % 20x20栅格 resolution = 1; % 每个栅格代表1米 % 初始化地形矩阵（0:障碍物，1:平地，2:山地，3:沼泽） terrain = ones(mapSize); terrain(5:8, 3:7) = 2; % 设置山地区域 terrain(12:15, 10:14) = 3;% 设置沼泽区域 terrain(4, 1:5) = 0; % 设置障碍物 start = [2, 2]; % 起点坐标 goal = [18, 18]; % 终点坐标 ``` #### **2. 地形代价权重设计** 不同地形类型对应不同的移动代价系数（权重），需在路径规划时累加地形影响。例如： - 平地：代价系数 = 1 - 山地：代价系数 = 3（移动更困难） - 沼泽：代价系数 = 5（移动最困难） **参数表：** | 地形类型 | 移动代价系数 | 颜色表示（可视化） | |----------|--------------|--------------------| | 障碍物 | ∞ | 黑色 | | 平地 | 1 | 白色 | | 山地 | 3 | 灰色 | | 沼泽 | 5 | 深绿色 | --- ### **二、A*算法改进：融合地形代价** #### **1. 代价函数修改** 在原A*算法的代价函数中，加入地形权重因子： - **实际代价**：$g(n) = g(n_{\text{parent}}) + d(n_{\text{parent}}, n) \times w_{\text{terrain}}$ - $d$：两节点间的欧几里得距离或曼哈顿距离 - $w_{\text{terrain}}$：当前栅格地形对应的权重系数 - **启发函数**：$h(n) = \text{欧几里得距离}(n, \text{goal})$（可替换为曼哈顿距离） #### **2. MATLAB核心代码片段** ```matlab function [path, totalCost] = aStarTerrain(map, terrainWeights, start, goal) % 初始化OpenList和CloseList OpenList = priorityQueue(); CloseList = false(size(map)); % 初始化起点信息 gScore = Inf(size(map)); gScore(start(1), start(2)) = 0; fScore = gScore + heuristic(start, goal); OpenList.insert(start, fScore(start(1), start(2))); % 主循环 while ~OpenList.isEmpty() current = OpenList.extractMin(); if isequal(current, goal) path = reconstructPath(cameFrom, current); totalCost = gScore(current(1), current(2)); return; end CloseList(current(1), current(2)) = true; % 遍历邻居节点（8邻域或4邻域） neighbors = getNeighbors(current, map); for i = 1:size(neighbors, 1) neighbor = neighbors(i,:); if map(neighbor(1), neighbor(2)) == 0 || CloseList(neighbor(1), neighbor(2)) continue; % 跳过障碍物和已关闭节点 end % 计算地形加权距离 terrainType = terrain(neighbor(1), neighbor(2)); tentative_gScore = gScore(current(1), current(2)) + ... distance(current, neighbor) * terrainWeights(terrainType); % 更新路径和代价 if tentative_gScore < gScore(neighbor(1), neighbor(2)) cameFrom(neighbor(1), neighbor(2)) = current; gScore(neighbor(1), neighbor(2)) = tentative_gScore; fScoreNew = tentative_gScore + heuristic(neighbor, goal); if ~OpenList.contains(neighbor) OpenList.insert(neighbor, fScoreNew); else OpenList.decreaseKey(neighbor, fScoreNew); end end end end path = []; % 未找到路径 end ``` --- ### **三、参数设计与优化** #### **1. 地形权重系数** - **原则**：权重需反映实际移动难度（如能量消耗、速度下降等）。 - **调整方法**： - 通过实验对比不同权重下的路径总代价和搜索时间。 - 若路径过于绕远，可适当降低高地形权重；若频繁穿越危险区域，则需增加权重。 #### **2. 启发函数选择** - **欧几里得距离**：适用于允许斜向移动的8邻域搜索，更接近真实距离，但计算量略大。 - **曼哈顿距离**：适用于4邻域搜索，计算简单但可能高估代价。 - **改进启发式**：若地形分布有方向性，可设计非对称启发函数（需保证可接纳性）。 #### **3. 搜索效率与最优性平衡** - **加权A***：引入启发式权重系数$\alpha$，即$f(n) = g(n) + \alpha \cdot h(n)$。 - $\alpha > 1$：加快搜索速度，但可能牺牲路径最优性。 - $\alpha = 1$：标准A*，保证最优路径。 --- ### **四、结果可视化** 使用MATLAB绘制栅格地图和路径： ```matlab % 绘制地形图 imagesc(terrain); colormap([0 0 0; 1 1 1; 0.5 0.5 0.5; 0 0.6 0]); % 黑-白-灰-深绿 hold on; % 绘制路径 if ~isempty(path) plot(path(:,2), path(:,1), 'r-', 'LineWidth', 2); plot(start(2), start(1), 'go', 'MarkerSize', 10); plot(goal(2), goal(1), 'mx', 'MarkerSize', 10); end ``` --- ### **五、常见问题与调优** 1. **路径绕远问题**： - **原因**：地形权重过高或启发函数低估实际代价。 - **解决**：降低地形权重或改用更精确的启发函数。 2. **搜索速度慢**： - **优化**：使用二叉堆实现优先队列，或采用Jump Point Search（JPS）优化邻域扩展。 3. **动态地形更新**： - 若地形实时变化，需在检测到变化时局部重新规划（如D* Lite算法）。 --- 通过以上步骤，可快速搭建考虑地形因素的A*路径规划模型，并通过参数调整适应不同场景需求。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值