基于A星和Dijkstra算法的机器人路径规划Matlab实现

最新推荐文章于 2025-12-05 14:37:41 发布

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🔥 内容介绍

随着人工智能和机器人技术的不断发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。而机器人路径规划算法则是机器人导航和运动的关键技术之一。在实际应用中，A星算法和Dijkstra算法是两种常用的路径规划算法。本文将介绍基于A星和Dijkstra算法的机器人路径规划算法流程。

A星算法是一种启发式搜索算法，常用于图形学、游戏开发和机器人路径规划等领域。其基本思想是通过启发式函数来评估每个节点的代价，并选择最优的路径。A星算法的流程如下：

初始化起点和终点，并将起点加入开放列表。
从开放列表中选择代价最小的节点作为当前节点，将其加入关闭列表。
对当前节点的相邻节点进行遍历，计算它们的代价，并更新它们的父节点和代价。
将相邻节点加入开放列表，并重复步骤2和3，直到找到终点或者开放列表为空。

A星算法的优点是能够快速找到最优路径，并且适用于复杂的环境。但是它也存在一些缺点，比如在处理大规模地图时会消耗大量的计算资源。

另一种常用的路径规划算法是Dijkstra算法，它是一种无向图的最短路径算法。Dijkstra算法的基本思想是通过不断更新起点到各个节点的最短路径，直到找到终点。其流程如下：

初始化起点和终点，并将起点加入待访问列表。
选择待访问列表中距离起点最近的节点，并将其标记为已访问。
更新与当前节点相邻的节点的距离，并将它们加入待访问列表。
重复步骤2和3，直到找到终点或者待访问列表为空。

Dijkstra算法的优点是能够找到最短路径，而且不受启发式函数的影响。但是它也存在一些缺点，比如在处理大规模地图时会消耗大量的内存。

基于A星和Dijkstra算法的机器人路径规划算法流程可以根据实际需求选择合适的算法。在实际应用中，我们可以根据地图的复杂程度和计算资源的限制来选择合适的算法，以实现高效的路径规划。希望本文能够帮助读者更好地理解机器人路径规划算法的流程和特点。

📣 部分代码

clearclose all clc%% 1.初始设置map_range = struct('x_range',20,'y_range',20);  % 1-20obstacles = CreateObstacles(20);goal = [20,20];start = [1,1];OPEN = zeros(map_range.x_range,map_range.y_range);  % 若在OPEN中则为1CLOSED = zeros(map_range.x_range,map_range.y_range);  % 若在CLOSED中则为1PARENT = cell(map_range.x_range,map_range.y_range);  % 储存坐标(x,y)g = Inf(map_range.x_range,map_range.y_range);prior = Inf(map_range.x_range,map_range.y_range);  % 广度优先，即优先搜索OPEN中存在时间最长的节点，新节点的prior设置为最大p = 0;% % 绘图% plot(obstacles(:,1),obstacles(:,2),'k*',start(1),start(2),'g*',goal(1),goal(2),'r*'); hold on;% grid on;fig = figure('Name','bfs');% 设置颜色图cmap = [1 1 1; ...% 1 - white - clear cell          0 0 0; ...% 2 - black - obstacle        1 0 0; ...% 3 - red = visited         0 0 1; ...% 4 - blue - on list         0 1 0; ...% 5 - green - start         1 1 0; ...% 6 - yellow - goal        1 0 1];   % 7 - pink - path  colormap(cmap);    end%     % 绘图%     [row_CLOSED,col_CLOSED] = find(CLOSED==1);%     [row_OPEN,col_OPEN] = find(OPEN==1);%     plot(row_OPEN',col_OPEN','bh'); hold on;%     plot(row_CLOSED',col_CLOSED','mh'); hold on;%     drawnow;%     pause(0.5);    [row_CLOSED,col_CLOSED] = find(CLOSED==1);    for i = 1:length(row_CLOSED)        map(row_CLOSED(i),col_CLOSED(i)) = 3;    end    [row_OPEN,col_OPEN] = find(OPEN==1);    for i = 1:length(row_OPEN)        map(row_OPEN(i),col_OPEN(i)) = 4;    end    map(start(1),start(2)) = 5;    map(goal(1),goal(2)) = 6;    image(map);    set(gca,'YDir','normal');    drawnow;%     pause(0.5);    frame = getframe(fig);     im{idx}=frame2im(frame);    idx = idx + 1;end%% 3.提取路径path = extractPath(PARENT,start,goal);% plot(path(1,:),path(2,:),'b-'); hold on;for i = 1:length(path)    map(path(1,i),path(2,i)) = 7;endimage(map);set(gca,'YDir','normal');frame = getframe(fig); im{idx}=frame2im(frame);%% 4.制作giffilename = 'BreadthFirstSearching.gif'; % Specify the output file name 不区分大小写for idx = 1:length(im)    [A,map] = rgb2ind(im{idx},256);    if idx == 1        imwrite(A,map,filename,'gif','LoopCount',Inf,'DelayTime',0.1);    else        imwrite(A,map,filename,'gif','WriteMode','append','DelayTime',0.1);    endend