【路径规划】A星算法结合floyd和动态窗口法机器人栅格地图路径规划【含Matlab源码 2721期】

⛄一、A星算法结合floyd和动态窗口法

结合A*算法、Floyd算法和动态窗口法人栅格地图路径规划的步骤如下：

创建栅格地图：将地图转换为栅格形式，每个栅格表示一个状态节点。标记障碍物、起点和目标位置。

运行Floyd算法：Floyd算法计算出任意两个节点之间的最短路径，生成路径距离矩阵或路径图。

初始化起点和目标点：将起点设置为当前节点，目标点设置为目标位置。

初始化开启列表和关闭列表：开启列表存储待探的节点，关闭列表存储已经探索过的节点。

开始循环：

a. 将当前加入关闭列表，标记为已被访问。

b. 遍历当前节点相邻的节点：

若该节点是目标节点，结束搜索，保存路径。

若该节点在关闭列表中，忽略。

若该节点不在开启列表中，添加到开启列表，并计算该节点的G值、H值和F值。G值是从起始节点到当前节点的实际代价，H值是从当前节点目标节点的预估代价，F值为G值和H值的总和。

若该已经在开启列表中，计算新的G值。若新的G值比原来的更小，则更新该节点的G值和父节点。

c. 根据节点的F值对开启列表中的节点进行排序。

d. 从开启列表中选择F值最小的节点作为新的当前节点，重复步骤a-d直到到达目标节点或开启列表为空。

使用训练好的动态窗口法规划路径：将获得的路径与实时传感器数据结合，使用动态窗口法进行实时路径规划和避障。

需要注意的是，以上步骤涉及到多个算法的结，具体的实现可能比较复杂，需要根据具体场景进行相应的调整和优化。同时，路径规划还考虑机器人的运动能力、环境障碍物的变化等素。