机器人栅格地图路径规划算法研究及matlab代码实现

机器人栅格地图路径规划算法研究及matlab代码实现

在智能化制造和智慧物流领域中，机器人路径规划技术是重要的研究热点。机器人路径规划问题在空间中仍然是一个开放性的问题。机器人路径规划有很多方法，其中基于栅格地图的方法较为常见。本文将介绍两种栅格地图路径规划算法：D星算法和D星_Lite算法，并对其进行matlab代码实现。

一、 D星算法

D星算法是一种基于启发式搜索的路径规划算法，它优化了A星算法的扩展性和实用性。D星算法通过对A星算法中的启发函数进行修改，实现迭代地增加搜索范围，从而提高搜索效率。

D星算法的步骤如下：

1. 初始化open列表并将起点加入其中。

2. 将起点的g值和h值设为0，f值为h值。

3. 进入主循环，重复以下步骤直到找到终点或找不到可行解：

   a. 从open列表中选出f值最小的节点作为当前节点。

   b. 如果当前节点为终点，则路径查找成功，返回路径。

   c. 否则，将当前节点从open列表中删除，并将其加入closed列表中。

   d. 对当前节点的相邻节点进行遍历，分别计算g值、h值和f值。

   e. 如果相邻节点已经在closed列表中，则忽略该节点。

   f. 如果相邻节点不在open列表中，则将相邻节点加入open列表，将当前节点作为相邻节点的父节点&#x