MATLAB中A*算法实现机器人栅格地图最短路径规划

最新推荐文章于 2023-09-21 20:32:09 发布
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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);        % 创建一个空白地图
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蚁群算法在栅格地图上的最短距离 MATLAB.rar_matlab 栅格地图_栅格地图_栅格蚁群_栅格蚁群算法_栅格路径规划
07-14
总之，蚁群算法在栅格地图上求解最短距离是一种有效的路径规划方法，结合MATLAB的高效计算能力，可以解决实际场景中的诸多问题。理解并掌握这种算法的原理和实现，对提升路径规划领域的研究和应用水平具有重要意义。
【路径规划】 A_star算法机器人栅格地图最短路径规划【含Matlab源码 496期】.zip
10-30
本压缩包文件中包含了一个具体的Matlab源码实现，其文件名为【路径规划】 A_star算法机器人栅格地图最短路径规划【含Matlab源码 496期】.mp4。虽然文件格式为视频文件，但可以推测其中可能包含对A*算法在机器人栅格...
基于MATLAB的A*算法智能仓储机器人移动路径规划
带你成为别人眼中的大佬！
06-23 817
在仓储环境中，我们可以将机器人的移动区域看作一个二维网格地图，每个网格代表一个离散的位置。每个网格有四个相邻的网格（上、下、左、右）以及可能的对角线方向。它结合了Dijkstra算法和贪心算法的优点，通过估算当前节点到目标节点的代价来指导搜索方向，在保证寻找最优路径的同时减少搜索范围，提高搜索效率。本文将介绍如何使用MATLAB实现A*算法来进行智能仓储机器人的移动避碰路径规划。希望本文对智能仓储机器人移动路径规划的研究和实践有所帮助，为推动物流行业的智能化发展贡献一份力量。三、A*算法具体实现。
基于Matlab的A*算法实现机器人在栅格地图上的三维路径规划
与其临渊羡鱼,不如退而结网
08-01 1403
该算法利用了两个函数：g(n)表示从起点到节点n的实际代价，h(n)表示从节点n到目标节点的估计代价。A*算法会选择具有最小的f(n) = g(n) + h(n)值的节点进行扩展。A*（A-star）算法是一种常用且高效的路径规划算法，可以帮助机器人在给定的栅格地图上找到最短路径。当A*算法找到目标节点时，我们可以通过反向追溯的方式，从目标节点开始向起始节点回溯，得到一条最短路径。算法、进行路径重构和可视化，我们可以在Matlab中轻松地进行路径规划的实验和研究。算法的机器人在栅格地图上的三维路径规划。
基于A*算法的栅格地图路径规划（MATLAB源码）
DevProPlus的博客
09-10 332
基于A*算法的栅格地图路径规划（MATLAB源码）
Matlab实现A*算法进行栅格地图最短路径规划
TechChamp的博客
08-08 855
算法是一种基于图的搜索算法，它在搜索过程中综合利用启发式函数和已知的问题域信息，以找到最优的路径。其核心思想是通过估计函数f(n)来评估每个节点n的优先级，其中f(n) = g(n) + h(n)，g(n)表示从起点到节点n的实际代价，h(n)表示从节点n到目标节点的估计代价。接下来，我们将使用Matlab编写A*算法来实现栅格地图的最短路径规划。假设起点和目标点分别为(start_x, start_y)和(target_x, target_y)，我们的目标是找到从起点到目标点的最短路径。
基于A*算法的栅格地图路径规划——附带Matlab代码
学习使你进步。
08-07 754
在路径规划中，需要判断哪些单元格可以通过并构建出一张图，然后使用算法在图上计算最短路径。在机器人领域，路径规划一直是一个重要的研究领域。栅格地图路径规划是这个研究领域中的一个重要部分。在这篇文章中，我们将向您介绍使用A*算法进行栅格地图路径规划的方法，并为您提供相应的Matlab代码实现。它的基本思想是尽可能走已经被平价值计算过的路线，并计算到目标位置的距离。这使得算法能够在较短的时间内找到从起点到终点的最短路径。使用以上代码，您可以在Matlab环境下来实现A*算法进行栅格地图的路径规划。
机器人栅格地图最短路径的解决方法：A*算法和D*算法
2301_79326857的博客
09-12 166
算法是一种启发式搜索算法，它结合了Dijkstra算法和贪婪最优先搜索算法的特点。它通过估计每个节点到目标节点的代价来选择下一个要扩展的节点。算法在机器人栅格地图最短路径规划中的应用。A*算法使用启发式函数来估计节点的代价，并通过选择代价最小的节点进行扩展，以找到。算法被广泛应用于栅格地图的最短路径规划。本文将介绍这两种算法的原理，并提供使用Matlab实现的源代码示例。算法是一种增量路径规划算法，它适用于在已知环境中进行实时路径规划。算法通过不断更新路径的代价估计来适应环境的变化。
【路径规划】基于粒子群结合遗传算法实现机器人栅格地图路径规划matlab源码.md
08-09
【路径规划】基于粒子群结合遗传算法实现机器人栅格地图路径规划matlab源码.md
【路径规划】基于蚁群算法实现机器人栅格地图路径规划matlab源码.md
08-09
【路径规划】基于蚁群算法实现机器人栅格地图路径规划matlab源码.md
基于MATLAB的多机器人路径规划算法——A*算法的实现
CyberGenius的博客
08-06 1044
其中，g(n)表示起点到当前节点的路径长度，h(n)表示从当前节点到目标节点的预估路径长度。假设有两个机器人，起始位置分别为(1, 1)和(5, 5)，目标位置分别为(5, 5)和(1, 1)，障碍物位置为(3, 3)。接下来，给出了算法实现的源代码，并通过实例验证了算法的有效性。多机器人路径规划问题是指在给定环境中，同时规划多个机器人的最优路径，使得它们能够在不产生冲突的情况下到达各自的目标点。然后，将问题转化为图搜索问题，其中节点表示机器人的状态，边表示机器人之间的移动关系。多机器人路径规划问题背景。
A*算法在MATLAB中的机器人栅格地图最短路径规划
ByteNinja的博客
09-17 868
然后，对该节点的邻居节点进行扩展，计算它们的代价，并更新它们的父节点和估计代价。算法是一种启发式搜索算法，结合了Dijkstra算法的广度优先搜索和贪婪最佳优先搜索的优点。它在搜索过程中不仅考虑了当前节点到起始节点的代价，还考虑了当前节点到目标节点的估计代价，即启发式函数。算法找到起始节点到目标节点的最短路径。算法通过维护一个开放列表和一个关闭列表，不断地选择估计代价最小的节点进行扩展，直到找到目标节点或者开放列表为空。从目标节点开始，根据每个节点的父节点逐步回溯，直到到达起始节点，生成最短路径。
【MATLAB源码-第34期】matlab基于遗传算法的栅格地图二维路径规划仿真，加入路径平滑。
Matlab程序猿i的博客
09-21 877
每个栅格可以被认为是地图上的一个单元，可以是可通行的区域或者障碍物。- 路径优化：对于复杂环境或者特殊要求，可能需要进行路径的后处理或者优化，以确保路径的可行性和高效性。- 交叉和变异：通过交叉和变异操作，将父代的基因组合并产生新的个体，引入新的遗传信息。- 适应度评估：根据问题的目标函数，评估每个个体的适应度，适应度越高代表解越好。- 进化迭代：重复进行选择、交叉和变异的过程，逐步优化解的质量，直至达到满意的解。- 个体表示：将问题的解表示成一组基因，每个基因对应解的一个特征或者参数。
基于A*算法的多机器人图形路径规划解决策略（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
10-16 1840
A*算法作为一种全局的静态路径规划搜索算法,它有着鲁棒性好，反应快等优点，但传统的A*算法在求解路径规划问题时存在路径不平滑，搜索效率低等问题，且仅适用于全局的静态环境[5]。本文结合全向移动的麦克纳姆轮底盘与转向移动的履带式底盘的移动特性，在改进的A*算法基础上分别设计以最短行进路径和最短耗时为指标的路径规划算法。A*算法作为一种全局的静态路径规划搜索算法,它有着鲁棒性好，反应快等优点，但受算法原理限制，规划出来的路径折线较多，且随着环境变大搜索代价程指数增长。行百里者，半于九十。
多移动机器人路径规划及Matlab代码实现
pytorchCode的博客
08-09 350
除此之外，我们还可以使用机器学习的方法来实现多移动机器人的路径规划，例如深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，简称DRL）算法。基于群体智能的路径规划方法是通过模拟机器人之间的交互来决定每个机器人的行动。离线规划是指在未知的环境下预先计算机器人的行动路径，而在线规划是指机器人可以根据当前环境的渐变实时计算它们的行动路径。基于环境模型的路径规划方法主要是将环境转换成网络图，然后使用图论算法求解机器人的最短路径。多移动机器人路径规划是一项重要的任务，特别是在复杂的环境中。
【路径规划】基于A星算法结合floyd和动态窗口法实现机器人栅格地图路径规划附matlab代码
m0_57702748的博客
06-17 793
1 算法原理A*算法结合Floyd算法和动态窗口法可以实现机器人在栅格地图上的路径规划。下面是一个基本的步骤：栅格地图表示：将待规划的区域划分为一组栅格，每个栅格代表一个离散的位置，其中包括可通过的栅格和障碍物。Floyd算法处理地：使用Floyd算法计算任意两个栅格之间的最短路径距离，并生成对应的路径矩阵或邻矩阵。初始化启发式值和开放列表：为每个栅格设置启发式值（如曼哈顿距离或欧几里得距离），并初始化开放列表来记录待访问的栅格。A*搜索过程：选择起始栅格作为当前节点。
基于A*算法实现机器人动态目标路径规划问题的Matlab代码
CodeRoarX的博客
08-08 251
get_min_cost_node函数返回开放列表中代价最小的节点，is_goal_reached函数判断当前节点是否是目标节点，construct_path函数构建路径，并返回路径，find_neighbors函数查找当前节点周围的邻居节点，is_node_in_list函数用于判断一个节点是否在某个列表中，update_node_cost函数用于更新开放列表中的节点代价。在实际应用中，机器人需要在复杂的环境中追踪并规划动态目标的路径。通过实现代码，机器人可以在复杂的环境中追踪目标并规划最短路径。
A*算法在MATLAB中的应用——机器人静态避障路径规划
DjjPython的博客
09-18 1249
算法是一种基于图搜索的路径规划算法，通过在搜索过程中综合考虑启发式函数和已经搜索过的路径来选择最优路径。该算法基于图的结构，将搜索空间划分为一个个的节点，并通过连接节点的边表示路径。A*算法通过维护两个列表：开启列表和关闭列表，来完成路径搜索。以上代码实现了A*算法的核心逻辑，并提供了辅助函数和节点类。算法是一种常用的启发式搜索算法，可以用于解决机器人静态环境下的路径规划问题。通过适当修改代码中的函数和参数，可以适应不同的机器人路径规划问题。算法进行机器人静态避障路径规划，并提供相应的源代码。
基于蚁群优化和遗传算法的机器人栅格地图最短路径规划
TechRoar的博客
09-07 299
在栅格地图中，机器人需要找到从起点到目标点的最短路径，同时避开障碍物。本文将介绍如何使用蚁群优化算法和遗传算法相结合的方法来解决这个问题，并附上Matlab源码。给定一个栅格地图，其中包含起点、目标点和障碍物。机器人只能沿上、下、左、右四个方向移动，每次移动距离为一个栅格的长度。本文将使用蚁群优化算法和遗传算法相结合的方法来解决机器人栅格地图最短路径规划问题。首先，我们将栅格地图表示为一个二维数组，其中起点、目标点和障碍物分别用不同的值表示。例如，起点可以用1表示，目标点用2表示，障碍物用-1表示。
曼哈顿距离最短路径追踪
最新发布
06-06
### 曼哈顿距离最短路径追踪的算法实现 曼哈顿距离是一种常见的距离度量方法，适用于网格状环境中计算两点之间的距离。在A*算法中，曼哈顿距离可以作为启发式函数 \( H(n) \) 的一种形式，用于估算从当前节点到目标节点的距离。以下是对基于曼哈顿距离的A*算法实现的详细描述。 #### A* 算法的核心思想 A*算法是一种结合了Dijkstra算法和贪婪最佳优先搜索的启发式搜索算法。它通过评估每个节点的代价 \( F(n) = G(n) + H(n) \) 来选择最优路径[^1]。其中： - \( G(n) \) 表示从起点到当前节点的实际代价。 - \( H(n) \) 是从当前节点到目标节点的估计代价（通常使用启发式函数）。 当使用曼哈顿距离作为启发式函数时，\( H(n) \) 的计算公式为： \[ H(n) = |x_2 - x_1| + |y_2 - y_1| \] 其中 \( (x_1, y_1) \) 和 \( (x_2, y_2) \) 分别是当前节点和目标节点的坐标。 #### 基于曼哈顿距离的A*算法实现 以下是基于曼哈顿距离的A*算法实现代码： ```python import heapq def heuristic(a, b): # 曼哈顿距离计算 return abs(b[0] - a[0]) + abs(b[1] - a[1]) def astar(start, goal, grid): # 初始化优先队列、代价字典和父节点字典 open_set = [] heapq.heappush(open_set, (0, start)) # 使用堆来管理优先队列 came_from = {} g_score = {start: 0} f_score = {start: heuristic(start, goal)} while open_set: current_f, current = heapq.heappop(open_set) if current == goal: # 构造路径 path = [] while current in came_from: path.append(current) current = came_from[current] path.append(start) return path[::-1] for neighbor in get_neighbors(current, grid): # 获取当前节点的邻居节点 tentative_g_score = g_score[current] + 1 # 假设每次移动的代价为1 if neighbor not in g_score or tentative_g_score < g_score[neighbor]: came_from[neighbor] = current g_score[neighbor] = tentative_g_score f_score[neighbor] = g_score[neighbor] + heuristic(neighbor, goal) heapq.heappush(open_set, (f_score[neighbor], neighbor)) return None # 如果没有找到路径 def get_neighbors(node, grid): # 获取当前节点的邻居节点（上下左右） directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)] neighbors = [] for dx, dy in directions: nx, ny = node[0] + dx, node[1] + dy if 0 <= nx < len(grid) and 0 <= ny < len(grid[0]) and grid[nx][ny] != 1: neighbors.append((nx, ny)) return neighbors # 示例网格：0表示可通行，1表示障碍物 grid = [ [0, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0] ] start = (0, 0) goal = (3, 3) path = astar(start, goal, grid) if path: print("找到的路径:", path) else: print("无法找到路径") ``` #### 代码说明 1. **启发式函数**：`heuristic` 函数实现了曼哈顿距离的计算。 2. **优先队列**：使用 `heapq` 模块实现优先队列，确保每次扩展的节点具有最小的 \( F(n) \) 值。 3. **邻居节点生成**：`get_neighbors` 函数返回当前节点的合法邻居节点（避开障碍物）。 4. **路径重建**：当目标节点被扩展时，通过回溯 `came_from` 字典构造最短路径。 #### 注意事项 - 网格中的障碍物用 `1` 表示，空地用 `0` 表示。 - 如果网格中存在无法到达的目标节点，算法将返回 `None`。 ---
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