【路径规划】基于matlab A星算法结合floyd和动态窗口法机器人栅格地图路径规划【含Matlab源码 2721期】-优快云博客

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⛄一、A星算法结合floyd和动态窗口法

结合A*算法、Floyd算法和动态窗口法人栅格地图路径规划的步骤如下：

创建栅格地图：将地图转换为栅格形式，每个栅格表示一个状态节点。标记障碍物、起点和目标位置。

运行Floyd算法：Floyd算法计算出任意两个节点之间的最短路径，生成路径距离矩阵或路径图。

初始化起点和目标点：将起点设置为当前节点，目标点设置为目标位置。

初始化开启列表和关闭列表：开启列表存储待探的节点，关闭列表存储已经探索过的节点。

开始循环：

a. 将当前加入关闭列表，标记为已被访问。

b. 遍历当前节点相邻的节点：

若该节点是目标节点，结束搜索，保存路径。

若该节点在关闭列表中，忽略。

若该节点不在开启列表中，添加到开启列表，并计算该节点的G值、H值和F值。G值是从起始节点到当前节点的实际代价，H值是从当前节点目标节点的预估代价，F值为G值和H值的总和。

若该已经在开启列表中，计算新的G值。若新的G值比原来的更小，则更新该节点的G值和父节点。

c. 根据节点的F值对开启列表中的节点进行排序。

d. 从开启列表中选择F值最小的节点作为新的当前节点，重复步骤a-d直到到达目标节点或开启列表为空。

使用训练好的动态窗口法规划路径：将获得的路径与实时传感器数据结合，使用动态窗口法进行实时路径规划和避障。

需要注意的是，以上步骤涉及到多个算法的结，具体的实现可能比较复杂，需要根据具体场景进行相应的调整和优化。同时，路径规划还考虑机器人的运动能力、环境障碍物的变化等素。

⛄二、部分源代码

clear
close all
figure

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%改进A星算法+Floyd+DWA（躲避未知静态障碍物）
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%% 地图建模
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%
MAX0 =[
0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1;
1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1;
0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1;
0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0;
1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0;
1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1;
0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0;
1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1;
1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0;
1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0;
1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0;
0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0;
0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0;
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0;
1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0;
0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0;
1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0;
1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1;
0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1;
0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1;
1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0;
1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0;
1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0;
];

%%% 通道设置为 0 ；障碍点设置为 1 ；起始点设置为 2 ；目标点设置为 -1 。
MAX=rot90(MAX0,3); %%%设置0,1摆放的图像与存入的数组不一样，需要先逆时针旋转90*3=270度给数组，最后输出来的图像就是自己编排的图像
MAX_X=size(MAX,2); %%% 获取列数，即x轴长度
MAX_Y=size(MAX,1); %%% 获取行数，即y轴长度
MAX_VAL=10; %%% 返回由数字组成的字符表达式的数字值，就是函数用于将数值字符串转换为数值

x_val = 1;
y_val = 1;
axis([1 MAX_X+1, 1 MAX_Y+1]) %%% 设置x，y轴上下限
set(gca,‘xtick’,1:1:MAX_X+1,‘ytick’,1:1:MAX_Y+1,‘GridLineStyle’,‘-’,…
‘xGrid’,‘on’,‘yGrid’,‘on’)
grid on; %%% 在画图的时候添加网格线
hold on; %%% 当前轴及图像保持而不被刷新，准备接受此后将绘制的图形，多图共存
n=0;%Number of Obstacles %%% 障碍的数量

k=1; %%%% 将所有障碍物放在关闭列表中；障碍点的值为1;并且显示障碍点
CLOSED=[];
for j=1:MAX_X
for i=1:MAX_Y
if (MAX(i,j)==1)
%%plot(i+.5,j+.5,‘ks’,‘MarkerFaceColor’,‘b’); 原来是红点圆表示
fill([i,i+1,i+1,i],[j,j,j+1,j+1],‘k’); %%%改成用黑方块来表示障碍物
CLOSED(k,1)=i; %%% 将障碍点保存到CLOSE数组中
CLOSED(k,2)=j;
k=k+1;
end
end
end

⛄三、运行结果

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⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]钱程,许映秋,谈英姿.A Star算法在RoboCup救援仿真中路径规划的应用[J].指挥与控制学报. 2017,3(03)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
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4 路径规划方面
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5 无人机应用方面
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6 无线传感器定位及布局方面
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7 信号处理方面
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8 电力系统方面
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9 元胞自动机方面
交通流人群疏散病毒扩散晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合