【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

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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。
  

3. 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：
  

4. 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。
  

5. 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

⛄ 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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