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🔥 内容介绍
路径规划问题是机器人学、人工智能和计算机科学领域中的一个基本问题,其目的是找到一条从起点到终点的最优路径,以满足各种约束条件,例如避障、最小化路径长度、最小化能量消耗等。星形算法 (Star Algorithm) 是一种基于网格的路径规划算法,它以其简单性和效率而闻名,尤其适用于二维环境中的路径规划问题。本文将详细介绍星形算法的基本原理,并利用Matlab进行实现。
1. 星形算法原理
星形算法本质上是一种贪婪算法,它通过不断扩展当前节点的“星形”区域来寻找路径。具体而言,算法流程如下:
-
初始化: 将起点加入Open列表(待扩展节点列表),并将所有其他节点加入Closed列表(已扩展节点列表)。
-
扩展节点: 从Open列表中选择代价最小的节点作为当前节点。
-
生成子节点: 以当前节点为中心,在周围网格中生成若干个子节点。
-
评估子节点: 对每个子节点进行评估,计算其到终点的代价,并根据该代价将其加入Open列表或Closed列表。
-
更新路径: 更新当前节点到起点路径的信息。
-
循环步骤2-5: 直到终点节点被加入Closed列表,则路径规划完成。
2. 星形算法的关键要素
2.1 代价函数
代价函数用于评估每个节点到终点的路径代价,常见形式如下:
-
距离代价: 衡量节点到终点的直线距离,例如曼哈顿距离、欧式距离。
-
路径长度代价: 衡量节点到终点的实际路径长度。
-
障碍物代价: 衡量节点到障碍物的距离,越靠近障碍物,代价越高。
-
其他代价: 针对不同场景,可以引入其他代价函数,例如能量消耗、时间消耗等。
2.2 邻居节点的定义
邻居节点是指当前节点周围的网格节点,通常采用4连通或8连通方式定义。
2.3 启发函数
启发函数用于估计当前节点到终点的最短距离,例如曼哈顿距离、欧式距离。启发函数的精度越高,算法效率越高。
3. 星形算法的Matlab实现
% 定义地图和障碍物
map = zeros(10,10);
obstacles = [3,4; 3,5; 3,6; 4,6; 5,6; 6,6; 6,5; 6,4];
% 定义起点和终点
start = [1,1];
goal = [10,10];
% 初始化Open列表和Closed列表
open_list = [];
closed_list = [];
% 初始化起始节点
current_node = start;
current_node.cost = 0;
current_node.parent = [];
open_list = [open_list current_node];
% 开始路径规划
while ~isempty(open_list)
% 选择代价最小的节点
[~, min_index] = min([open_list.cost]);
current_node = open_list(min_index);
% 从Open列表中删除当前节点
open_list(min_index) = [];
% 将当前节点加入Closed列表
closed_list = [closed_list current_node];
% 终止条件:如果当前节点为终点
if isequal(current_node.position, goal)
break;
end
% 生成子节点
neighbors = generate_neighbors(current_node.position, map, obstacles);
% 评估子节点
for i = 1:length(neighbors)
% 检查子节点是否在障碍物内
if any(isequal(neighbors(i), obstacles))
continue;
end
% 计算子节点到终点的代价
neighbor_cost = current_node.cost + heuristic(neighbors(i), goal);
% 检查子节点是否已在Closed列表中
if any(isequal(neighbors(i), [closed_list.position]))
continue;
end
% 检查子节点是否已在Open列表中,如果存在则更新路径
if any(isequal(neighbors(i), [open_list.position]))
index = find(isequal(neighbors(i), [open_list.position]));
if neighbor_cost < open_list(index).cost
open_list(index).cost = neighbor_cost;
open_list(index).parent = current_node;
end
else
% 将子节点加入Open列表
neighbor_node.position = neighbors(i);
neighbor_node.cost = neighbor_cost;
neighbor_node.parent = current_node;
open_list = [open_list neighbor_node];
end
end
end
% 回溯路径
path = [];
node = current_node;
while ~isempty(node.parent)
path = [node.position; path];
node = node.parent;
end
path = [start; path];
% 绘制路径
plot(path(:,1), path(:,2), 'r-', 'LineWidth', 2);
hold on;
% 绘制障碍物
plot(obstacles(:,1), obstacles(:,2), 'bx', 'MarkerSize', 10);
% 绘制起点和终点
plot(start(1), start(2), 'go', 'MarkerSize', 10);
plot(goal(1), goal(2), 'go', 'MarkerSize', 10);
% 设置坐标轴
axis([0 11 0 11]);
xlabel('X');
ylabel('Y');
title('星形算法路径规划');
4. 总结
星形算法是一种简单高效的路径规划算法,尤其适用于二维环境下的路径规划问题。本文介绍了星形算法的基本原理和Matlab实现,并给出了完整的代码示例。需要注意的是,星形算法是一种贪婪算法,它可能无法找到全局最优路径,但它能够在大多数情况下找到一条较为合理的路径。在实际应用中,可以根据具体需求选择不同的代价函数和启发函数,以优化算法性能。
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类