本文介绍了如何在MATLAB中利用A*算法进行机器人在栅格地图上的最短路径规划。A*算法结合Dijkstra和贪心算法优点，通过启发函数评估节点代价。文中详细阐述了地图生成、代价和启发函数定义、算法主体及辅助函数，并提供了实现示例。
MATLAB中A*算法实现机器人栅格地图最短路径规划
在机器人路径规划领域，A算法是一种常用且有效的方法，用于寻找栅格地图上两点间的最短路径。本文将介绍如何使用MATLAB实现A算法，并演示如何应用该算法来规划机器人在栅格地图上的最短路径。
A算法是一种启发式搜索算法，通过评估每个节点的代价函数，选择代价最小的路径进行搜索。该算法结合了Dijkstra算法和贪心算法的优点，具有高效性和较好的路径质量。在A算法中，我们需要定义一个启发函数来估计每个节点到目标节点的代价。通常，该代价可以使用欧几里得距离或曼哈顿距离来估计。
首先，我们需要创建一个栅格地图。假设我们的栅格地图是一个15x15的矩阵，其中0表示可通行的空白格子，而1表示障碍物。我们可以用以下代码生成这样的地图：
map = zeros(15, 15)
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