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⛄ 内容介绍
基于A*算法的实际海图船舶航行避障最短路径规划涉及到以下步骤：
- 地图表示：将海图转化为图形表示，可以使用栅格地图或者节点图来表示。每个栅格或节点表示一个海图区域，包括海洋、陆地、障碍物等。
- 节点定义：定义节点表示船舶在海图上的位置。每个节点包含位置坐标、与邻近节点的连接关系、启发式函数值等信息。
- 初始化：设置起始节点和目标节点，将起始节点加入到开放列表（Open List）中。
- A*算法主循环： a. 选择最好的节点：从开放列表中选择最优节点，即具有最小的启发式函数值（f值）的节点。 b. 扩展节点：对选中的节点进行扩展，生成邻近节点，并计算它们的启发式函数值、代价函数值等。 c. 更新节点信息：更新邻近节点的父节点、g值（从起始节点到当前节点的代价）和f值。 d. 判断终止条件：如果目标节点在开放列表中，则路径已找到；如果开放列表为空，则无可行路径。 e. 重复主循环：重复执行上述步骤，直到找到最优路径或者确定无可行路径。
- 路径回溯：从目标节点开始，通过每个节点的父节点指针，回溯生成最短路径。
- 路径优化（可选）：对生成的路径进行优化，比如去除冗余节点、平滑路径等，以得到更优的航行路径。
需要注意的是，在实际海图船舶航行中，还需要考虑到船舶的动力性能、航行限制、危险区域等因素，并进行适当的约束处理。此外，A*算法的性能也可以通过启发式函数的选择、开放列表的实现方式等进行优化，以提高路径规划效率。
⛄ 部分代码
function child_nodes = child_nodes_cal(parent_node, m, n, obs, closelist) child_nodes = []; field = [1, 1; n, 1; n, m; 1, m]; % 第1个子节点 child_node = [parent_node(1) - 1, parent_node(2) + 1]; if inpolygon(child_node(1), child_node(2), field(:, 1), field(:, 2)) % [in, on] = inpolygon, 返回 in，以指明 xq 和 yq 所指定的查询点是在 xv 和 % yv 定义的多边形区% 域的边缘内部还是在边缘上,in为内部，on为边缘上 if ~ismember(child_node, obs, 'rows') child_nodes = [child_nodes; child_node]; end end % 第2个子节点 child_node = [parent_node(1), parent_node(2) + 1]; if inpolygon(child_node(1), child_node(2), field(:, 1), field(:, 2)) if ~ismember(child_node, obs, 'rows') child_nodes = [child_nodes; child_node]; end end % 第3个子节点 child_node = [parent_node(1) + 1, parent_node(2) + 1]; if inpolygon(child_node(1), child_node(2), field(:, 1), field(:, 2)) if ~ismember(child_node, obs, 'rows') child_nodes = [child_nodes; child_node]; end end % 第4个子节点 child_node = [parent_node(1) - 1, parent_node(2)]; if inpolygon(child_node(1), child_node(2), field(:, 1), field(:, 2)) if ~ismember(child_node, obs, 'rows') child_nodes = [child_nodes; child_node]; end end % 第5个子节点 child_node = [parent_node(1) + 1, parent_node(2)]; if inpolygon(child_node(1), child_node(2), field(:, 1), field(:, 2)) if ~ismember(child_node, obs, 'rows') child_nodes = [child_nodes; child_node]; end end % 第6个子节点 child_node = [parent_node(1) - 1, parent_node(2) - 1]; if inpolygon(child_node(1), child_node(2), field(:, 1), field(:, 2)) if ~ismember(child_node, obs, 'rows') child_nodes = [child_nodes; child_node]; end end % 第7个子节点 child_node = [parent_node(1), parent_node(2) - 1]; if inpolygon(child_node(1), child_node(2), field(:, 1), field(:, 2)) if ~ismember(child_node, obs, 'rows') child_nodes = [child_nodes; child_node]; end end % 第8个子节点 child_node = [parent_node(1) + 1, parent_node(2) - 1]; if inpolygon(child_node(1), child_node(2), field(:, 1), field(:, 2)) if ~ismember(child_node, obs, 'rows') child_nodes = [child_nodes; child_node]; end end %% 排除已经存在于closelist的节点 delete_idx = []; for i = 1 : size(child_nodes, 1) if ismember(child_nodes(i, :), closelist, 'rows') delete_idx(end+1, :) = i; end end child_nodes(delete_idx, :) = []; end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 徐哲扬.基于A-Star算法的机器人路径规划[J].赢未来, 2018(12):1.
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[3] 卞永明,马逍阳,高飞,等.基于改进A-Star算法的AGV全局路径规划[J].机电一体化, 2019(6):7.DOI:CNKI:SUN:JDTH.0.2019-06-002.
[4] 周慧,李迎秋,刘振宇,等.基于A‐Star算法的快速路径规划混合方法:CN201510784783.1[P].CN105758410B[2023-07-09].
