本文介绍了如何在MATLAB中使用A*算法进行机器人路径规划，特别是在栅格地图上寻找最短路径。A*算法结合Dijkstra算法和贪婪搜索，利用启发式函数评估节点代价。文中提供了一段MATLAB代码示例，定义节点类并实现A*算法函数，通过开放列表和关闭列表管理节点，找到最短路径。
在机器人路径规划领域，A*（A-star）算法是一种常用且高效的方法，用于在栅格地图上找到最短路径。本文将介绍如何使用MATLAB实现A*算法，并展示一个示例代码来演示其功能。
A*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特点。它使用启发式函数（即估计函数）来评估每个节点的代价，并尝试优先选择最有希望的路径。在栅格地图中，每个节点表示一个离散的空间位置，节点之间通过边连接。每个边都有一个代价，代表从一个节点到另一个节点的移动成本。
下面是一个使用MATLAB实现A*算法的示例代码：
function path = Astar(grid, start, goal)
% 初始化起始节点和目标节点
startNode <
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