基于A星和dijkstra算法的障碍物规避matlab仿真,可以设置行列数,随机产生障碍物

目录

1.算法概述

2.仿真效果预览

3.MATLAB程序

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1.算法概述

       Dijkstra（迪杰斯特拉）算法是典型的最短路径路由算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止（BFS、prime算法都有类似思想）。Dijkstra算法能得出最短路径的最优解，但由于它遍历计算的节点很多，所以效率低。

算法描述

（1）S为已经找到的从v出发的最短路径的终点集合，它的初始状态为空集，将源点加入S中。 其余顶点构成集合U。

（2）构建源点到其余顶点的距离列表，与源点不相连的顶点距离记为∞。

（3）广度遍历与源点相连的顶点，找到距离最近的顶点，则到这个顶点的最短路径就确定了，最短距离就是当前距离，将这个顶点从U中拿出，放入S中。

（4）用当前的顶点作为中间点，对其进行广度遍历，对遍历到的顶点距离进行更新。

（5）在U中搜索最短距离的顶点，将其放入S。

（6）以这个节点作为中间点广度搜索，更新距离。

（7）重复这个过程，直至U为空。

2.仿真效果预览

matlab2022a仿真结果如下：

3.MATLAB程序

cmap = [1 1 1; ...% 1 -白色-无障碍
        0 0 0; ...% 2 -黑色-有障碍
        0 0.8 0; ...% 3 -绿色-已搜索
        0 0.4 0; ...% 4 -粉色-正在搜索
        0 1 1; ...% 5 -浅蓝色-起始点
        1 1 0; ...% 6 -黄色-目标点
        0 0 1];   % 7 -蓝色-最终路径
colormap(cmap); 
%生成随机地图
map = zeros(n_r,n_c);
randmap = rand(n_r,n_c);
for i = 2:(sub2ind(size(randmap),n_r,n_c)-1)
    if (randmap(i) >= 0.75)
        map(i) = 2;
    end
end

map(1, 1) = 5; % start_coords 起点坐标
map(n_r, n_c) = 6; % dest_coords 终点坐标
image(1.5,1.5,map); 
grid on; 
axis image; 
set(handles.text5,'string','随机地图生成完毕');


% --- Executes on button press in pushbutton2.
function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to pushbutton2 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

%搜索最佳路径
global n_r;
global n_c;
global cmap;
global map;
global state;

nrows = n_r; 
ncols = n_c; 
start_node = sub2ind(size(map), 1, 1); 
%sub2ind()函数将矩阵中的某个元素的线性序号计算出来
%线性索引号例子：2*2矩阵[1 3;中，1是第一个，5是第二个
%                       5 7]  ，3是第三个，7是第四个
%（matlab是列优先，不是我们通常习惯的行优先）
dest_node = sub2ind(size(map), n_r, n_c); 
% Initialize distance array 初始化距离数组
distanceFromStart = Inf(nrows,ncols); 
distanceFromStart(start_node) = 0 ;
% For each grid cell this array holds the index of its parent 对于每个网格单元，该数组都保存其父单元的索引
parent = zeros(nrows,ncols); 
 % Main Loop 
while true 
  % Draw current map 
  map(start_node) = 5; 
  map(dest_node) = 6; 
  image(1.5, 1.5, map); 
  grid on; %网格
  axis image; %显示坐标
  drawnow; %刷新屏幕
  % Find the node with the minimum distance 找到距离最短的节点
  [min_dist, current] = min(distanceFromStart(:));
  if ((current == dest_node) || isinf(min_dist)) %TF = isinf(A) 　返回一个和A尺寸一样的数组， 如果A中某个元素是inf  (无穷)， 则对应TF中元素是1， 否则TF中对应元素是0。 
       break; 
  end; 
  %搜索中心的索引坐标：current,
  %搜索中心与起始点的路程：min_dist
  % 这两个值后面会用。
 
  map(current) = 3; 
  distanceFromStart(current) = Inf; 
  [i, j] = ind2sub(size(distanceFromStart), current); %索引号变为坐标
  neighbor = [i-1,j; 
              i+1,j; 
              i,j+1; 
              i,j-1]; 
    outRangetest = (neighbor(:,1)<1) + (neighbor(:,1)>nrows)+(neighbor(:,2)<1) + (neighbor(:,2)>ncols); 
    locate = find(outRangetest>0);  %返回outRangetest中大于0的元素的相对应的线性索引值。
    neighbor(locate,:)=[]; 
    neighborIndex = sub2ind(size(map),neighbor(:,1),neighbor(:,2));
for i=1:length(neighborIndex) 
 if (map(neighborIndex(i))~=2) && (map(neighborIndex(i))~=3 && map(neighborIndex(i))~= 5) 
     map(neighborIndex(i)) = 4; 
   if (distanceFromStart(neighborIndex(i))>= min_dist + 1 )     
       distanceFromStart(neighborIndex(i)) = min_dist+1;
         parent(neighborIndex(i)) = current;   
        % pause(0.02); 
   end 
  end 
 end 
 end
A_001