多机器人栅格路径规划与避障的 A* 算法实现（Matlab 源码）

多机器人栅格路径规划与避障的 A* 算法实现（Matlab 源码）

概述：
多机器人栅格路径规划与避障是一个重要的问题，它涉及到在给定的栅格地图上，同时规划多个机器人的路径，并避免碰撞和障碍物。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 A*（A-star）算法来解决这个问题，并提供相应的 Matlab 源码。

A* 算法简介：
A* 算法是一种常用的启发式搜索算法，用于在图形或栅格地图上找到最短路径。它综合考虑了路径的实际代价和启发式函数的估计代价，以找到最优解。A* 算法通过评估每个节点的代价函数来选择下一个要扩展的节点，并使用优先级队列来存储候选节点。

多机器人栅格路径规划与避障问题：
在多机器人栅格路径规划与避障问题中，我们需要考虑以下几个方面：

1. 栅格地图表示：将环境划分为栅格，并标记每个栅格的状态（空闲、障碍物等）。
2. 机器人起始位置和目标位置：为每个机器人指定起始位置和目标位置。
3. 碰撞检测：确保多个机器人不会在同一时间步骤中占据同一个栅格，避免碰撞。
4. 路径规划：使用 A* 算法为每个机器人计算最短路径。

Matlab 源码实现：
下面是一个简单的 Matlab 源码示例，演示了多机器人栅格路径规划与避障的 A* 算法实现。请注意，这仅是一个基本的示例，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。

% 栅格地图定义（示例）
map =