【MATLAB Navigation Toolbox之A* 路径规划器】

本篇文章基于MATLAB导航工具箱的官方文档，详情参考A* 网格地图路径规划器 - MATLAB - MathWorks 中国

本篇文章不讲解A*算法原理，不清楚A*算法的读者请参考【自动驾驶轨迹规划之A*算法】_无意2121的博客-CSDN博客

目录

1 创建一个 A* 路径规划器

1.1 属性列举

1.2 对象函数

2 举例演示

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本篇文章涉及的matlab代码大多需要R2019以上的版本才能运行

1 创建一个 A* 路径规划器

planner = plannerAStarGrid
planner = plannerAStarGrid(map)
planner = plannerAStarGrid(map,Name,Value)

map：是创建的对象，默认使用 10 米的宽度和高度以及每米 1 个单元格的网格分辨率，创建具有binaryOccupancyMap的地图

map=binaryOccupancyMap;%第一种
map=binaryOccupancyMap(p);%第二种

第一种就是默认的地图

第二种的p是一个存储0和1的矩阵，网格的大小与矩阵大小相匹配

这种地图的语法还有很多种，以后的文章会详细讲解

1.1 属性列举

只要没有对属性进行设置，就按默认值执行

Map：可以设置地图对象的属性值，每个网格的值指示在地图中的占用情况

planner.Map = binaryOccupancyMap(zeros(50,50));

Gcost：代表任意两点之间移动的成本，默认是'Euclidean'，也可以使用预定义的'Chebyshev' 'Euclidean' 'EuclideanSquared' 'Manhattan'，以下两种都行

planner = plannerAStarGrid(map,'GCost','Manhattan');
planner.GCost='Manhattan';

若需要自定义函数，通过函数句柄实现

planner = plannerAStarGrid(map,'GCostFcn',@(pose1,pose2)sum(abs(pose1-pose2),2));
planner.GCostFcn=@(pose1,pose2)sum(abs(pose1-pose2),2);

Hcost：代表点和目标的启发式成本，与Gcost类似

TieBreaker：切换决胜局模式，调整启发式成本值在相同长度的路径之间进行选择，默认是' off '

planner = plannerAStarGrid(map,'TieBreaker','on');
planner.TieBreaker='on'

DiagonaSearch：切换对角搜索模式，默认值是' on '，沿着四个方向搜索，' off '是沿着八个方向搜索

planner = plannerAStarGrid(map,'DiagonaSearch','on');
planner.DiagonaSearch='on'

1.2 对象函数

plan：找到两点之间的最短无障碍路径

path=plan(planner,start,goal);%第一种
path=plan(planner,start,goal,'world');%第二种
[path,debugInfo]=plan()%第三种

path是以n*2的矩阵的形式返回所有路径离散点

第一种是返回在网格坐标系下的路径离散点，原点在左上角，返回[row,column]

第二种是返回在世界坐标系下的路径离散点，原点在左下角，返回[x,y]

第三种返回的debugInfo是一个结构体(struct)，属性有PathCost--路径成本，NumNodesExplored--探索的节点数，GCostMatrix--每个以探索节点的GCost

show：绘制和可视化A*探索的节点和计划的路径

show(planner);%第一种
axHandle=show(planner);%第二种
[]=show(,name,value);%第三种

第一种绘制和可视化A*探索的节点和计划的路径

第二种返回绘制路径的图形的轴手柄

第三种中属性有Parent--调整绘图的一些设定，ExploresNodes--显示浏览的节点，默认值是'off'

2 举例演示

%创建一个随机生成障碍物的地图
map = mapClutter;
%创建A*规划器
planner = plannerAStarGrid(map);
%定义初始点和目标点，这里选用网格坐标系
start = [2 3];
goal = [248 248];
%在两点之间找到最短的无障碍路径
plan(planner,start,goal);
%绘制路径与探索过是节点
show(planner)；

3 总结

利用 MATLAB 的导航工具箱，可以更加简洁明了地对算法进行部署。