【路径规划】用于路径规划的星形算法Matlab实现

最新推荐文章于 2024-12-24 12:08:33 发布

科研辅导帮

最新推荐文章于 2024-12-24 12:08:33 发布

阅读量729

点赞数 10

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：算法 matlab 开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab_fudao/article/details/142500399

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

物理应用机器学习

🔥 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。