通过MATLAB实现基于A星算法的障碍物规避功能

目录

1.算法概述

2.仿真效果

3.MATLAB仿真源码

---

1.算法概述

        A*算法吸取了Dijkstra 算法中的cost_so_far，为每个边长设置权值，不停的计算每个顶点到起始顶点的距离（G），以获得最短路线，
       同时也汲取贪婪最佳优先搜索算法中不断向目标前进优势，并持续计算每个顶点到目标顶点的距离（Heuristic distance），以引导搜索队列不断想目标逼近，从而搜索更少的顶点，保持寻路的高效。

        Hybrid A Star和普通的A Star的最大不同可见下图，在普通的A Star中，我们不会考虑运动物体的方向，而且也不考虑物体的运动实际，我们假定物体总能转移到邻近格点中。但在Hybrid A Star中我们需要考虑物体的方向，在下图中我们用带箭头的点来表示一个物体的位置。而且在普通的A Star中物体总是出现在网格的中心，但是由于Hybrid A Star中，我们考虑了物体的实际运动约束，所以它们并不一定出现在格点的中心。由一个特定的位置出发，物体在下一步搜索中只能到达它可能到达的位置，比如在汽车中，受制于汽车转向角的限制。下图中绿色箭头表示车辆前进时候可能到达的几个位置，蓝灰色箭头表示倒退时几个可能的位置。

2.仿真效