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⛄ 内容介绍

移动机器人路径规划一直是一个比较热门的话题,A星算法以及其扩展性算法被广范地应用于求解移动机器人的最优路径.该文在研究机器人路径规划算法中,详细阐述了传统A星算法的基本原理,并通过栅格法分割了机器人路径规划区域,利用MATLAB仿真平台生成了机器人二维路径仿真地图对其进行仿真实验,并对结果进行分析和研究,为今后进一步的研究提供经验.

⛄ 部分代码

%

% TestScript for Assignment 1

%

%% Define a small map

% map = false(10);

% Add an obstacle

% map (1:5, 6) = true;

map= [0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0

0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0

0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0

0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0

0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0

0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0

0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0

0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0

0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0

0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0

0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0

0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0

0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

];

map=logical(map);

start_coords = [4, 1];

dest_coords  = [20, 20];

%%

close all;

%  [route, numExpanded] = DijkstraGrid (map, start_coords, dest_coords);

% Uncomment following line to run Astar

[route, numExpanded] = AStarGrid (map, start_coords, dest_coords);

%HINT: With default start and destination coordinates defined above, numExpanded for Dijkstras should be 76, numExpanded for Astar should be 23.

⛄ 运行结果

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