改进的 A* 算法在栅格路径规划和避障中的应用

改进的 A* 算法在栅格路径规划和避障中的应用

栅格路径规划和避障是机器人导航领域中的重要问题，通过在离散化的栅格地图上寻找最优路径，机器人能够高效地在复杂环境中进行导航和避障。A* 算法是一种经典的搜索算法，用于解决栅格路径规划问题。本文将介绍改进的 A* 算法的原理，并提供基于 MATLAB 的源代码实现。

改进的 A* 算法是对传统 A* 算法的优化和改进。传统的 A* 算法通过综合考虑启发式函数和实际代价函数，在搜索过程中找到最优路径。然而，在存在大规模障碍物的复杂环境中，传统 A* 算法的搜索效率可能会受到限制。改进的 A* 算法通过引入一些优化策略，提高了搜索的效率和路径的优化程度。

以下是改进的 A* 算法的 MATLAB 源代码实现：

function path = improvedAStar(grid, start, goal)
    % 初始化起始节点和目标节点
    startNode = Node(start