使用A星算法实现栅格路径规划及避障

使用A星算法实现栅格路径规划及避障

栅格路径规划是指在栅格化地图上，从起点到终点寻找一条可行的路径。而避障则是在寻找路径的过程中，避免机器人碰撞到障碍物。本文将介绍如何使用A星算法来实现栅格路径规划及避障，并提供相应的MATLAB源代码。

1. A星算法简介
   A星算法是一种启发式搜索算法，常用于求解最短路径问题。它通过评估每个节点的代价值（启发式函数），从起点开始，以最小化总体代价为目标，在搜索过程中逐步扩展节点，直到找到终点。该算法不仅能够找到最短路径，还能够避免搜索无用的路径，从而减少计算量。

2. 栅格地图
   栅格地图是将二维空间离散化的一种方法。在栅格地图中，每个位置被分配了一个状态值，表示该位置是否是障碍物或者自由空间。栅格地图通常用于机器人路径规划，因为它便于数据处理和计算机程序处理。

3. A星算法在栅格地图上的实现
   以下是A星算法在栅格地图上的实现过程：

1）在栅格地图中，将起点和终点标记出来，并将其加入到开放列表中。
2）选择从起点开始的节点，并计算节点的启发式函数值。
3）扩展选定节点的邻居节点，对于每个邻居节点，计算其代价值并更新其父节点。
4）将每个邻居节点都加入到开放列表中，并按代价值排序。
5）把扩展节点从开放列表中删除，并将节点加入到关闭列表中。
6）循环执行步骤2-5，直到找到终点或者开放列表为空。

以下是MATLAB源代码实现：