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⛄ 内容介绍
基于A*（A-star）算法实现多机器人牛耕式分区路径规划可以按照以下步骤进行：
- 确定地图和分区：将工作区域划分为多个分区，并构建相应的地图表示。每个分区可以是一个网格，其中包含障碍物和可行走区域。
- 确定机器人初始位置和目标位置：对于每个机器人，指定其初始位置和需要到达的目标位置。
- 初始化起始节点和开放列表：为每个机器人设置起始节点，将其加入到对应的机器人的开放列表中。
- 运行A算法：对于每个机器人，运行A算法来搜索从初始位置到目标位置的最佳路径。A*算法使用启发式函数来评估每个节点的代价，并选择代价最小的节点进行扩展。
- 节点扩展和路径生成：对于每个机器人的开放列表，循环执行以下步骤：
- 从开放列表中选择代价最小的节点，将其标记为当前节点。
- 根据当前节点，扩展相邻的节点，并计算扩展节点的代价。
- 更新节点的代价和父节点信息。
- 如果目标节点被添加到开放列表中，则终止扩展，并生成路径。
- 碰撞检测：在生成的路径上进行碰撞检测，确障碍物之间没有碰撞。
- 重复步骤3器人都找到了可行的路径。
- 执行路径：根据生成的路径，依次执行每个机器人的移动来完成牛耕式分区任务。
需要注意的是，在实际应用中，还需考虑机器人之间的冲突避免、动态障碍物、动态目标等因素，可能需要结合其他算法和策略来优化路径规划结果。此外，A算法有多种扩展和改进的变体，如D算法、A* + epsilon算法等，根据具体需求可以选择适合的算法。
⛄ 部分代码
clc
clear
close all
row=40;
col=50;
ImpRgb = imread('003.png');
ImpRgb=imresize(ImpRgb,[row col]);
Imp = rgb2gray(ImpRgb);
sign=im2bw(Imp,0.5);
sign=~sign;
sign=flipud(sign);
figure(1)%画图
hold on
axis([0 col 0 row]);
grid on;
title('分区图1')
for i=1:row
for j=1:col
if sign(i,j)==1
y=[i-1,i-1,i,i];
x=[j-1,j,j,j-1];
h=fill(x,y,'k');
set(h,'facealpha',1)
end
end
end
sign_ori=sign;%记录原始的障碍矩阵
sign_fenqu=[];
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 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.
[2] 路永乐,韩亮,杨杰,等.一种基于空间约束A星算法的移动机器人路径规划方法:CN202210292480.8[P].CN202210292480.8[2023-06-24].
