机器人路径规划算法——Theta*算法详解及matlab实现

机器人路径规划算法——Theta*算法详解及matlab实现

一、引言

在机器人领域中，路径规划是一项重要的任务。针对不同场景和不同机器人，有许多不同的路径规划算法。其中， Theta* 算法是一种高效的路径规划算法，它结合了 A* 算法和 Spline 函数，在计算时间和路径质量上都具有优秀的表现。本文将详细介绍 Theta* 算法的原理及实现方式，并提供 matlab 代码进行演示。

二、Theta* 算法原理

2.1 A* 算法简介

在介绍 Theta* 算法之前，我们先来了解一下 A* 算法，因为 Theta* 算法是基于 A* 算法思想的优化。A* 算法是最常用的启发式搜索算法之一，它在图论和计算机科学中被广泛应用于寻找最短路径问题。A* 算法在搜索时会同时考虑当前节点到目标节点的估计代价 F 值和当前节点到起始节点的距离 G 值，以此来寻找最优路径。

2.2 Theta* 算法思路

Theta* 算法是在 A* 算法的基础上进行的改进，其基本思路是通过允许路径弯曲来提高路径质量，同时减少搜索空间以提高效率。在 A* 算法中，每个节点都只有 8 个方向可以移动，而 Theta* 算法则允许节点以任意角度旋转，并选择最佳的路径来达到更好的路径质量。

2.3 Theta* 算法流程

Theta* 算法的主要流程与 A* 算法类似，只是在计算估价函数时进行了优化。具体步骤如下：

1）初始化 open 表和 closed 表，加入起点；

2）从 open 表中选择 F 值最小的节点作为当前节点，并将其加入 closed 表；

3）判断当前节点是否已到达目标节点：若是，则搜索结束