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  • 基于Dijkstra、A*和动态规划的移动机器人路径规划(Matlab代码实现)


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    🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。

    ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。

    目录

    💥1 概述

    📚2 运行结果

    📝2.1 Dijkstra算法

    📝2.2 A*算法

    📝2.3 动态规划

    🎉3 Matlab代码实现

    💥1 概述

         在基于采样的方法中,需要在落在给定地图的未占用区域的地图上生成一定数量的点。然后,我们计算哪个节点与哪些节点有连接。通过这种方式,获得了生成的随机点的无向图。

        为了生成这些点,可以使用一些复杂的方法来尽可能聪明地在地图周围分布节点。但是在那个存储库中,选择通过均匀随机来生成它们。生成了100个节点,这些节点位于地图的自由区域。有给定的映射,生成的节点及其连接。

          通过Dijkstra、Astar和动态规划测试了102个节点图路径规划。

    📚2 运行结果

    📝2.1 Dijkstra算法

    📝2.2 A*算法

    📝2.3 动态规划

    部分代码:

    function [map, nodelocation]= generate_node(map,nnode)

    % merge vertices of all obstacle
    obsx=map.pgx{1};
    obsy=map.pgy{1};
    for i=2:length(map.pgx)
        obsx=[obsx NaN map.pgx{i}];
        obsy=[obsy NaN map.pgy{i}];
    end
    map.obsx=obsx;
    map.obsy=obsy; 
    % set nodelocation to all zero
    nodelocation=zeros(nnode,2);
    % generate nodes
    n=1;
    while (n<=nnode)
        % generate random two number in range of map's border
        rx=rand* (map.xrange(2)-map.xrange(1)) + map.xrange(1);
        ry=rand* (map.yrange(2)-map.yrange(1)) + map.yrange(1);
        state=0;
        % if this node is not inside any obstacle
        if ~inpolygon(rx,ry,obsx,obsy)
            % add this location to nodelocation list
            nodelocation(n,1)=rx;
            nodelocation(n,2)=ry;
            n=n+1;
        end
    end
    hold on;
    plot(nodelocation(:,1),nodelocation(:,2),'r*');
    hold off;

     

    🎉3 Matlab代码实现

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_46039719/article/details/127408825
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