基于动态权衡式A*算法和转角优化算法的栅格地图路径规划

最新推荐文章于 2024-09-24 21:05:13 发布

追逐程序梦想者

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文章标签：算法 Matlab

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本文探讨了在机器人导航和自动驾驶中，如何运用动态权衡式A*算法结合转角优化算法在栅格地图上进行路径规划。动态权衡式A*算法结合启发式搜索找到最优路径，转角优化算法则减少不必要的转角，提高路径效率。同时，提供了MATLAB实现代码示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基于动态权衡式A*算法和转角优化算法的栅格地图路径规划

路径规划是机器人导航和自动驾驶等领域中的一个重要问题。在栅格地图中，寻找最优路径是一项关键任务。本文将介绍如何使用动态权衡式A*算法和转角优化算法实现栅格地图的路径规划，并提供相应的MATLAB源代码。

栅格地图表示
栅格地图是将环境划分为一个个网格单元的方法。每个网格单元可以表示为障碍物或自由空间。在路径规划过程中，需要根据栅格地图的信息进行搜索，找到可行路径。
动态权衡式A算法
动态权衡式A算法是一种启发式搜索算法，用于在栅格地图中寻找最优路径。它综合考虑了路径的代价和启发式估计值，以确定下一步要扩展的节点。

以下是使用MATLAB实现的动态权衡式A*算法的源代码：

function path = dynamicAstar(start, goal, gridMap

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Dynamic A*(D*) 路径规划算法C++高效实现（开源,OOP）

ZYunfei的博客

04-25

6668

为何用C++？网上基本都是py或者matlab，C++较少。 路径规划算法一般需要落地，C++是沟通硬件的语言，py或matlab不太直接。 C++实现算法更考验编程。高效，C++速度更快。何谓D*搜索算法 D*也称为动态A*算法，顾名思义，在应对动态环境下D*更高效。为什么？因为它不会replan，也就是不会重规划，而是局部重规划，降低了运算量。关于D*算法的讲解下面几篇blog讲得不错： https://blog.youkuaiyun.com/lqzdreamer/article/details/850

路径规划 | 图解动态A*(D*)算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

FRIGIDWINTER的博客

03-06

1万+

D*算法是一种增量式路径规划算法，可以同时兼容静态环境和存在未知动态变化的场景。本文图解D*算法原理，并提供ROS C++、Python、Matlab三种仿真环境的实验代码

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D*(动态A*)算法

weixin_42684313的博客

02-14

938

原理：

A*算法

linshixina的专栏

08-31

1161

关于A*算法实用性优化的个人想法　　这里的A*优化只是针对网上一些关于A*算法介绍的文章来写的，至于我接触过的A*代码可能都算不上专业级别因此我从这些代码开始优化也只是觉得这些代码的优点在于说明算法，而在效率与实用性方面就有些欠缺。　　A*是启发试搜索加动态规划。具体实现依靠两个队列Open队列和Close队列。从一点开始探走几个相邻的格子如果可以移动且当前移动为起点到哪个格子的历史最佳方

A*算法用于动态路径规划

08-04

A*算法用于动态路径规划，实现功能：静态复杂环境下路径规划；简单地对地图分析并做出处理决策；动态环境下路径规划

基于动态衡量式A*算法和拐角优化的栅格地图路径规划

uote_e的博客

07-13

501

本文提出了一种基于动态衡量式A*算法和拐角优化的栅格地图路径规划方法，并在Matlab环境下进行了实现和验证。实验结果表明，本算法在不同复杂度的环境中具有良好的性能表现和效果，可用于实际机器人导航场景中的路径规划问题。在给定的栅格地图中，机器人的起点和终点已知，其任务是找到一条最短路径，使得机器人从起点出发，抵达终点。算法（Dynamic Weighted A*，DW-A*）是传统A*算法的一种改进，它能够动态调整启发函数的权重，在保证找到最优解的前提下，能够更快地收敛到最优解。

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![【机器人路径规划】MATLAB遗传算法：实现高效导航的关键策略]...遗传算法，作为一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索启发式算法，近年来在路径规划领域受到广泛关注。遗传算法通过模拟生物进化

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非常完整的A*算法具体实例代码

11-17

这是A*算法的最短路径搜索代码，代码完整，可以直接打开运行，也可以直接拷贝到需要用的项目中。注释非常详细，小白一看就能懂，附带伪代码一步步看大家多多学习又不明白可以联系

A*算法的路径动态规划问题

qq_38734403的博客

08-25

3209

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全局路径规划——A*算法

weixin_62705892的博客

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04-26

493

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基于改进A的全局动态路径规划方法研究∗ 算法翻译+总结

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04-27

2410

针对智能驾驶全局路径规划的最优路径和规划效率问题，提出了一种基于改进a∗ 算法。首先，该方法改进了传统A的启发式功能∗ 提高全局路径规划效率的算法。其次，该方法采用路径优化策略，使全局路径更加平滑。㼿ird，该方法与动态窗口方法相结合，以提高智能车辆动态避障的实时性。最后，提出了一种改进的全局动态路径规划方法∗ 通过仿真实验和实车试验对算法进行了验证。在仿真分析中，与改进的A∗ 算法与传统的A∗ 算法中，本文的方法将路径距离缩短了2.5%∼3.0%，提高效率10.3%∼13.6%，生成更平滑的路径。在实车试

基于动态权衡的启发式A*算法实现机器人栅格地图路径规划

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（8-1）基于A*算法变种的动态规划算法：A*算法的变种

码农三叔

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