基于Astar的复杂栅格地图路线规划算法matlab仿真

基于Astar算法的二维栅格地图路径规划和避障MATLAB仿真 A*算法吸取了Dijkstra 算法中的cost_so_far,为每个边长设置权值,不停的计算每个顶点到起始顶点的距离(G),以获得最短路线,同时也汲取贪婪最佳优先搜索算法中不断向目标前进优势,并持续计算每个顶点到目标顶点的距离(Heuristic distance),以引导搜索队列不断想目标逼近,从而搜索更少的顶点,保持寻路的高效。 阅读详情

目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

4.1 栅格地图建模

4.2 A * 算法原理

4.3 基于Astar的复杂栅格地图路线规划

5.完整程序


1.程序功能描述

       基于Astar的复杂栅格地图路线规划算法。在机器人导航、自动驾驶、游戏开发等众多领域,路径规划是一个核心问题。复杂栅格地图是对现实环境的一种离散化表示,其中每个栅格代表一定的空间区域,具有不同的属性,如可通行性、障碍物分布等。基于 A * 算法的路线规划能够在这样的栅格地图中快速、有效地找到一条从起始位置到目标位置的近似最优路径,在保证路径质量的同时提高搜索效率,具有重要的理论与实际应用价值。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A版本运行

3.核心程序

...............................................................................
% 计算最优路径
pointIndex = Pe_xy;
pathPoints = []; % 存放最优路径
while any(pointIndex~=P0_xy) % 回溯到起始栅格点时,找到最优路径
    pathPoints(end+1,:) = (pointIndex-0.5)*Wg+[Xmin,Ymin]; % 把栅格距离转换为实际距离,这样的写法类似vector的push_back,也可以写成pathPoints=[pathPoints;xxxxx],注意需前面必须要出现这个变量才能这么使用
    xi = Grids(pointIndex(1),pointIndex(2),1); % pointIndex的父节点的行坐标
    yi = Grids(pointIndex(1),pointIndex(2),2); % pointIndex的父节点的列坐标
    pointIndex = [xi, yi]; % 原来pointIndex的父节点栅格坐标
end
pathPoints(end+1,:) = (pointIndex-0.5)*Wg+[Xmin,Ymin]; % 把起始栅格点加入路径中

% 画图
start = (P0_xy - 0.5)*Wg+[Xmin,Ymin]; % 将start_i栅格坐标转换为实际坐标
 
figure;
hold on;
grid on
xlabel('x/m');
ylabel('y/m');
% 绘制障碍栅格地图,实际坐标不用修改,栅格坐标需要反转下
for i = 1:size(Pmap,1) % 注意在画图的时候,栅格地图中的行数i代表实际地图中的y,所以这里索引要对应修改
    for j = 1:size(Pmap,2)
        if Pmap(i,j) == 1
            rectangle('Position',[[Xmin,Ymin]+([j,i]-1)*Wg,Wg,Wg],'FaceColor',[0 0.3 0.7]) % rectangle('Position',pos),os 指定为 [x y w h] 形式的四元素向量(以数据单位表示).x 和 y 元素确定位置,w 和 h 元素确定栅格的宽度和高度.
        else
            rectangle('Position',[[Xmin,Ymin]+([j,i]-1)*Wg,Wg,Wg],'FaceColor',[1  1  1]) % 绘制的时候是从0开始绘制的
        end
    end
end
% 注意在画图的时候,栅格地图中的行数i代表实际地图中的y,所以这里索引要对应修改    
plot(P1_xy(1),P1_xy(2),'bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',9,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
plot(start(2),start(1),'r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',9,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
plot(pathPoints(:,2),pathPoints(:,1),'g','linewidth',2); 
84

4.本算法原理

4.1 栅格地图建模

4.2 A * 算法原理

在 A * 算法中,将栅格地图中的每个可通行栅格视为一个节点。对于节点n ,定义以下关键属性:

4.3 基于Astar的复杂栅格地图路线规划

       在搜索过程中,A * 算法通过不断地评估开放列表中的节点,选择具有最小 值的节点进行扩展,逐步向目标节点逼近。同时,利用关闭列表记录已经访问过的节点,避免重复搜索,提高搜索效率。基于 A算法的复杂栅格地图路线规划是一种高效、可靠的路径搜索方法。通过合理的栅格地图建模、精心设计的启发函数以及有效的搜索过程和优化策略,A算法能够在复杂环境中快速找到从起始点到目标点的近似最优路径。在实际应用中,A * 算法在机器人导航、自动驾驶、游戏开发等领域发挥着重要作用,并且随着技术的不断发展,其性能还可以通过进一步的算法改进和硬件加速等手段得到进一步提升,为解决复杂环境下的路径规划问题提供了有力的支持。

5.完整程序

VVV

基于A*算法的栅格路径规划 - MATLAB源码 在算法执行过程中,首先初始化起始点和目标点,并创建open集合和closed集合来存储待扩展和已扩展的节点。然后,获取当前节点的邻居节点,并计算其路径代价。如果邻居节点不在open集合中或新的路径代价更小,则更新邻居节点的路径代价、启发式函数值和父节点,并将其加入open集合。栅格路径规划是一种常用的路径规划方法,它将环境划分为一个个离散的栅格,通过搜索算法找到一条最优路径来连接起始点和目标点。A*算法是一种常用的栅格路径规划算法,它结合了Dijkstra算法和启发式函数,能够高效地找到最短路径。 阅读详情

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