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【路径规划】基于A星算法实现机器人栅格地图全路径规划附Matlab代码

智源社区9个月前发布 智源社区
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⛄ 内容介绍

基于A*算法实现机器人在栅格地图上的全路径规划可以按照以下步骤进行:

  1. 地图建模:

  • 将栅格地图转换为图形表示,其中每个栅格表示一个节点。

  • 确定地图中起始点和目标点的位置。

初始化数据结构:

  • 创建一个开列表(open list)来存储待探索的每个节点初始化代价值和启发式估计值。

  • 将起始节点设置为当前节点,并将其代价值设置为0。

  1. A*搜索过程:

  • 从开放列表中选择具有最小代价值的节点作为当前节点。

  • 如果当前节点为目标节点,终止搜索,找到最优路径。

  • 遍历当前节点的相邻节点:

  • 将当前节点标记为已访问,并从开放列表中移除。

  • 对于每个相邻节点,计算到达该节点的代价值。

  • 如果相邻节点不在开放列表中,则将其添加并更新代价值和父节点信息。

  • 如果相邻节点已在开放列表中,比较新的代价值和原有代价值,选择更小的值更新代价值和父节点。

  • 当开放列表不为空时:

  • 生成路径:

    • 当搜索结束后通过回溯父节点的方式从目标节点往回跟踪,生成最优路径。

  • 返回最优路径结果*算法可以实现机器人在栅格地图上的全路径了代价值和启发式函数(如曼哈顿距离、欧几里得距离)来进行启发式搜索,以找到从起始点到目标点的最优路径。需要注意的是,在实际应用中,可能还需要处理障碍物碰撞检测、路径平滑等问题,以满足具体的应用需求。

  • ⛄ 运行结果

    【路径规划】基于A星算法实现机器人栅格地图全路径规划附Matlab代码

    ⛄ 部分代码

    function v = gn(point,row)

    %GN    计算该点到起点的距离

    global G parent

    pr = parent(point(1),point(2)); %一维索引

    %一维索引转换为二维索引

    pc = upRank2(pr,row);    

    ed = norm(pc-point);   % 欧式距离

    v = G(pr) + ed;

    end

    ⛄ 参考文献

    [1] 朱宝艳,李彩虹,宋莉,等.基于栅格的可视图建模的移动机器人全局路径规划A*搜索算法[J].  2017.

    [2] 周宇杭,王文明,李泽彬,等.基于A星算法的移动机器人路径规划应用研究[J].电脑知识与技术:学术版, 2020, 16(13):4.DOI:CNKI:SUN:DNZS.0.2020-13-001.

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