【路径优化】基于A*算法的路径优化问题（Matlab代码实现）

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目录

💥1 概述

📚2 运行结果

👨‍💻3 参考文献

🎉4 Matlab代码实现

💥1 概述

      移动机器人的路径规划问题是当前移动机器人领域所研究的热点问题,其主要目标是在已知、未知或者部分未知的环境中规划出从起始点到目标点的安全无碰撞路径。

      在已知的静态环境,所用的全局路径规划算法通常有栅格法、RRT算法、A*算法、神经网络算法、遗传算法、蚁群算法等等。文献[1]改进A*算法中使用了正反向搜索的机制,范围仍然局限于静态障碍物环境下。对于动态障碍物环境下的路径规划,文献[2]采用了基本避障策略和启发式动态规划法相结合的思路，但是关于A*算法在障碍物下的路径规划研究文献却几乎空白[1]。

📚2 运行结果

部分代码：

function index_of_min = min_f(valid,valid_len,x_target,y_target)

 temp_array=[];
 k=1;
 flag=0;
 goal_index=0;
 for j=1:valid_len
     if (valid(j,1)==1)
         temp_array(k,:)=[valid(j,:) j]; 
         if (valid(j,2)==x_target && valid(j,3)==y_target)
             flag=1;
             goal_index=j;
         end;
         k=k+1;
     end;
 end;
 if flag == 1 
     index_of_min=goal_index;
 end
 
 if size(temp_array ~= 0)
  [min_f,temp_min]=min(temp_array(:,8));
  %min_f
  index_of_min=temp_array(temp_min,9);
  fprintf('Cell with minimum f found to be x : %d y : %d with f = %f',valid(index_of_min,2),valid(index_of_min,3),valid(index_of_min,8));
 else
     index_of_min=-1;
 end;

 

👨‍💻3 参考文献

[1]卞强,孙齐,童余德.一种新的改进A~*算法无人机三维路径规划[J].武汉理工大学学报,2022,44(07):80-88.

[2]陶智,梁献霞,路俊维,赵庆.基于碰撞预测的改进A*路径规划算法研究[J].科学技术创新,2020(32):71-73

🎉4 Matlab代码实现