基于D星算法的栅格地图机器人路径规划

基于D星算法的栅格地图机器人路径规划

近年来，随着机器人技术的不断发展，路径规划成为了机器人领域中的一个热门话题。本文将介绍一种基于D星算法实现的栅格地图机器人路径规划方法，并提供附有matlab代码的实现方式。

1. 算法原理

D星算法是一种启发式搜索算法，它基于A星算法，在A星算法中加入了目标点到起始点之间的代价估计值。因此，D星算法可以更加准确地测量环境中各个节点之间的距离，并准确地找到最优路径。对于栅格地图，D星算法可以将地图中的每一个格子看作一个节点，并建立相应的节点连接关系，通过搜索算法实现路径规划。具体实现步骤如下：

1. 将所有节点初始化为未访问状态；
2. 将起始点添加至open list中；
3. 重复以下操作直至达到目标点或无路可走：
   a) 从open list中选择f值最小的节点n；
   b) 如果n是目标点，则结束搜索过程；
   c) 将n从open list中删除，并添加至close list中；
   d) 对n的四周的节点进行遍历：
   i) 如果节点是障碍物或已经在close list中，则忽略该节点；
   ii) 如果节点不在open list中，则将其添加至open list，并更新该节点的f、g、h值，其中g表示起点到该节点的实际代价，h表示该节点到目标点的估计代价，f=g+h；
   iii) 如果节点已经在open list中，则比较该节点的g值与新的g值，如果新的g值更小，则更新g、h、f值，同时将该节点的父节点设置为当前节点n。

通过上述操作，最终可以得到一条从起始点到目标点的最短路径。

2. 代码实