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⛄ 内容介绍
1 算法原理
2 算法流程
基于A*算法的机器人栅格地图路径规划及避障可以通过以下步骤来实现：
- 栅格化地图：将待规划区域划分为一组栅格，其中包括可通行的区域、障碍物以及起点和终点位置。
- 初始化A*算法数据结构：
- 创建一个空的开放列表，用于存储待探索的栅格节点。
- 为每个栅格节点初始化代价值：启发式值（如曼哈顿距离或欧几里得距离）和累计代价（从起点到当前节点的实际代价）。
- 将起点添加到开放列表中。
- A*搜索过程：
- 选择开放列表中具有最小总代价的节点作为当前节点。
- 如果邻居节点是障碍物或在关表中，则忽略。
- 计算邻居节点的累计代价和启发式值。
- 如果邻居节点不在开放列表中，将其添加到开放列表，并更新父节点、累计代价和启发式值。
- 如果邻居节点已在开放列表中，并且新计算的代价值更小，则更新父节点、累计代价和启发式值。
- 如果当前节点是终点，则搜索结束，成功找到路径。否则，继续以下步骤。
- 遍历当前节点的邻居节点（上、下、左、右或对角线方向）：
- 将当前节点从开放列表移至关闭列表。
- 生成路径：
- 如果已找到终点，通过反向追溯从终点到起点的路径链。
- 得到最终路径，即一系列连续的栅格点。
- 避障处理：
- 对于检测到的障碍物，在路径上进行避障处理。可采用方法如动态窗口法或规避转弯限制等，对路径进行平滑调整，以获得可行的避障路径。
- 返回最终路径：
- 输出经过避障处理后的最终路径给机器人控制系统。
⛄ 部分代码
function [field,cmap] = defColorMap(rows, cols)
cmap = [1 1 1; ... % 1-白色-空地
0 0 0; ... % 2-黑色-静态障碍
1 0 0; ... % 3-红色-动态障碍
1 1 0;... % 4-黄色-起始点
1 0 1;... % 5-品红-目标点
0 1 0; ... % 6-绿色-到目标点的规划路径
0 1 1]; % 7-青色-动态规划的路径
% 构建颜色MAP图
colormap(cmap);
% 定义栅格地图全域，并初始化空白区域
field = ones(rows, cols);
% 障碍物区域
obsRate = 0.3;
obsNum = floor(rows*cols*obsRate);
obsIndex = randi([1,rows*cols],obsNum,1);
field(obsIndex) = 2;
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 秦玉鑫,王红旗,杜翠杰.基于双层A*算法的移动机器人路径规划[J].制造业自动化, 2014, 36(24):6.DOI:10.3969/j.issn.1009-0134.2014.24.006.
[2] 欧阳鑫玉,杨曙光.基于势场栅格法的移动机器人避障路径规划[J].控制工程, 2014, 21(1):4.DOI:10.3969/j.issn.1671-7848.2014.01.031.
[3] 高吉普,徐长宝,罗显跃,等.结合地图栅格与势场法避障的巡检机器人路径规划方法:CN201710060142.0[P].CN106708054A[2023-06-20].
[4] 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.
