基于A*算法的自定义起点终点障碍路径规划问题解决（MATLAB代码）

最新推荐文章于 2025-12-02 15:32:05 发布

悠悠烟雨

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本文介绍了如何使用MATLAB实现A*算法解决自定义起点和终点的障碍路径规划问题。代码结合了Dijkstra算法和贪婪最佳优先搜索，确保找到最短路径并降低搜索空间。通过示例展示了定义起点、终点、障碍物并求解及可视化的步骤，适应于不同路径规划场景。

基于A*算法的自定义起点终点障碍路径规划问题解决（MATLAB代码）

A*算法是一种常用的启发式搜索算法，用于解决路径规划问题。它结合了Dijkstra算法的广度优先搜索和贪婪最佳优先搜索的特点，在保证找到最短路径的同时，能够有效地减少搜索空间。

下面是基于MATLAB的A*算法实现的路径规划问题的代码：

function path = AStar(start, goal, obstacles)
    % 初始化起点和终点
    startNode = Node(start, 0

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【路径规划】基于A星算法求解自定义起点终点障碍路径规划问题matlab代码

qq_59747472的博客

12-19

525

1 简介移动机器人路径规划一直是一个比较热门的话题,A星算法以及其扩展性算法被广范地应用于求解移动机器人的最优路径.该文在研究机器人路径规划算法中,详细阐述了传统A星算法的基本原理,并通过栅格法分割了机器人路径规划区域,利用MATLAB仿真平台生成了机器人二维路径仿真地图对其进行仿真实验,并对结果进行分析和研究,为今后进一步的研究提供经验. 2 部分代码 %% 使用A *搜索演示 %% 参数的设定 % 定义二维地图框架 MAX_X = 10; MAX_Y = 10; MAP =

基于A*算法的自定义起点终点障碍路径规划问题求解（MATLAB代码）

2301_79330513的博客

09-10

543

对于每个可行的移动方向，计算移动后的格子的代价，并判断是否更优。使用上述代码，你可以根据自定义的地图、起点和终点坐标求解自定义起点终点障碍路径规划问题。函数将返回从起点到终点的最优路径，如果找不到路径，则返回空路径。接受三个输入参数：地图（由0和1组成的二维矩阵，0表示可通行区域，1表示障碍物）、起点坐标和终点坐标。在许多应用领域中，需要找到从起点到终点的最优路径，并且该路径不能穿越障碍物。输入包括地图的大小、起点和终点的坐标，以及障碍物的位置。然后，我们将起点的代价设置为0，并将起点添加到开放列表中。

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简便AStar （A*）算法寻路，自定义格子数据结构，抛弃插件的冗余，专注于寻路~

纯纯小萌新

03-01

457

各位看官们好呀~AStar算法一搜一大把，大神们讲的都很详细，不过启发函数会影响算法的性能。简而言之我这个AStar在权值计算的时候加了判断去看看目前的路径的权值是否已经大于目前已经找到的最短路径权值，可以有效减少遍历的成本。如果有大神感觉这样写不对，欢迎留言给予指教丫。 ps.排序用到了之前帖子写的堆排序，配合食用更加哟。 AStar.cs: using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; //

【路径规划】基于梯度下降算法求解自定义起点终点障碍路径规划问题附matlab代码

matlab_dingdang的博客

08-02

884

首先来看看梯度下降的一个直观的解释。比如我们在一座大山上的某处位置，由于我们不知道怎么下山，于是决定走一步算一步，也就是在每走到一个位置的时候，求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。这样一步步的走下去，一直走到觉得我们已经到了山脚。当然这样走下去，有可能我们不能走到山脚，而是到了某一个局部的山峰低处。从上面的解释可以看出，梯度下降不一定能够找到全局的最优解，有可能是一个局部最优解。...

基于A*算法的无人机三维路径规划算法：动态避障与自定义障碍物位置MATLAB实现

GFagYofW的博客

03-22

3727

基于A* 算法的无人机三维路径规划算法，可以动态避障，自己可以规定设计障碍物位置，MATLAB编程实现。

【路径规划】基于梯度下降算法求解自定义起点终点障碍路径规划问题附matlab代码...

m0_60703264的博客

08-18

1 内容介绍首先来看看梯度下降的一个直观的解释。比如我们在一座大山上的某处位置，由于我们不知道怎么下山，于是决定走一步算一步，也就是在每走到一个位置的时候，求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。这样一步步的走下去，...

基于梯度下降算法的自定义起点终点障碍路径规划问题解决（附带Matlab代码）

PixelLoom的博客

09-07

653

我们将起点和终点分别表示为二维坐标(x_start, y_start)和(x_goal, y_goal)，障碍物表示为一组二维坐标的集合obstacles = [(x_1, y_1), (x_2, y_2), …在代码中，我们首先定义了起点和终点的坐标，以及障碍物的坐标。然后，我们初始化路径为起点，并使用梯度下降算法迭代更新路径中每个点的坐标。我们定义一个代价函数，表示路径的长度和与障碍物的距离之和。你可以根据实际情况修改起点、终点和障碍物的坐标，以及梯度下降算法的参数，来得到适合你的路径规划结果。

详细介绍用MATLAB实现基于A*算法的路径规划（附完整的代码，代码逐行进行解释）（四）--------固定障碍物，进一步对比

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本文以Matlab为开发平台，深入讲解了如何实现A*算法进行路径规划，并结合自定义栅格地图与障碍物定位技术，构建一个完整的路径搜索系统。该系统不仅具备理论深度，还提供了可运行的代码实例，极大地方便了初学者理解...