Java调用Matlab（一）：多个函数在一个.m文件中
因着工作的需要，在学习用Java调用Matlab程序时，看到网上很多只是演示简单的示例，没有讨论比较复杂的情况。故写下此篇内容，作为笔记，记录自己的心得体会，欢迎大家交流讨论。关于Java调用Matlab,大家可以参考下面文章：
Java调用MATLAB程序-CSDN博客
本篇文章在参考别人博客的基础上，在调用过程中稍作演示和说明。
1.matlab程序文件：AStarAll.m
function AStarAll(startposind, goalposind)
field = [0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1;
2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 0 1 1 1 1 1;
8 1 8 1 8 1 8 1 8 1 0 1 1 1 1 1;
2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 0 1 0 1 0 1;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1;];
[n, m] = size(field);
%方格以及障碍物的创建
[field_fli, costchart, fieldpointers] = initializeField(n, m, startposind, goalposind, field);
%路径规划中用到的一些矩阵的初始化
setOpen = startposind; %用于存放待选点
setOpenCosts = 0; %存放待选点到起始点的代价
setOpenHeuristics = Inf; %存放待选点到终点的距离
setClosed = []; %用于存放下一个进行拓展的父节点
setClosedCosts = []; %存放拓展的父节点到终点的代价
movementdirections = {'R', 'L', 'D', 'U'}; %进行拓展的移动方向
%生成环境，障碍物，起点，终点
axishandle = createFigure(field_fli, costchart, startposind, goalposind);
%% 本程序的核心，利用循环进行迭代来寻找终止点
while ~max(ismember(setOpen, goalposind)) && ~isempty(setOpen)
[temp, i] = min(setOpenCosts + setOpenHeuristics); %temp是拓展出来的最小值，i是最小值在矩阵中的行数
%把输入的点作为父节点，然后进行拓展找到子节点，并且找到子节点距离起始点和终点的代价
[costs, heuristics, posinds] = findFValue(setOpen(i), setOpenCosts(i), field_fli, goalposind, 'euclidean');
setClosed = [setClosed; setOpen(i)]; %将拓展出来的点中代价最小的那个点加到矩阵setClosed中
setClosedCosts = [setClosedCosts; setOpenCosts(i)]; %将拓展出来的点中代价最小的那个点的代价加到矩阵setClosedCosts中
%从setOpen中删除刚才放到矩阵setClosed中的那个点
%如果这个点位于矩阵的内部
if (i > 1 && i < length(setOpen))
setOpen = [setOpen(1:i-1); setOpen(i+1:end)];
setOpenCosts = [setOpenCosts(1:i-1); setOpenCosts(i+1:end)];
setOpenHeuristics = [setOpenHeuristics(1:i-1); setOpenHeuristics(i+1:end)];
%如果这个点位于矩阵第一行
elseif (i == 1)
setOpen = setOpen(2:end);
setOpenCosts = setOpenCosts(2:end);
setOpenHeuristics = setOpenHeuristics(2:end);
%如果这个点位于矩阵的最后一行
else
setOpen = setOpen(1:end-1);
setOpenCosts = setOpenCosts(1:end-1);
setOpenHeuristics = setOpenHeuristics(1:end-1);
end
%把拓展出来的点中符合要求的点放到setOpen矩阵中，作为待选点
for j = 1:length(posinds)
if ~isinf(costs(j)) %该点（方格）不是障碍物
%判断一下该点是否已经存在于setOpen矩阵或者setClosed矩阵中
%如果我们要处理的拓展点既不在setOpen矩阵，也不在setClosed矩阵中
if ~max([setClosed; setOpen] == posinds(j))
fieldpointers(posinds(j)) = movementdirections(j);
costchart(posinds(j)) = costs(j);
setOpen = [setOpen; posinds(j)];
setOpenCosts = [setOpenCosts; costs(j)];
setOpenHeuristics = [setOpenHeuristics; heuristics(j)];
%如果我们要处理的拓展点已经在setOpen矩阵中
elseif max(setOpen == posinds(j))
I = find(setOpen == posinds(j));
%如果通过目前的方法找到的这个点，比之前的方法好（代价小）就更新这个点
if setOpenCosts(I) > costs(j)
costchart(setOpen(I)) = costs(j);
setOpenCosts(I) = costs(j);
setOpenHeuristics(I) = heuristics(j);
fieldpointers(setOpen(I)) = movementdirections(j);
end
%如果我们要处理的拓展点已经在setClosed矩阵中
else
I = find(setClosed == posinds(j));
%如果通过目前的方法找到的这个点，比之前的方法好（代价小）就更新这个点
if setClosedCosts(I) > costs(j)
costchart(setClosed(I)) = costs(j);
setClosedCosts(I) = costs(j);
fieldpointers(setClosed(I)) = movementdirections(j);
end
end
end
end
if isempty(setOpen)
break;
end
set(axishandle, 'CData', [costchart costchart(:,end); costchart(end,:) costchart(end,end)]);
set(gca, 'CLim', [0 1.1*max(costchart(costchart < Inf))]);
drawnow;
end
%调用findWayBack函数进行路径回溯，并绘制出路径曲线
if max(ismember(setOpen, goalposind))
disp('已找到路径!');
path = findWayBack(goalposind, fieldpointers); %进行路径回溯，将回溯结果放于矩阵path中
plot(path(:,2)+0.5, path(:,1)+0.5, 'Color', 0.2*ones(3,1), 'LineWidth', 4); %用plot函数绘制路径曲线
drawnow;
elseif isempty(setOpen)
disp('未找到路径!');
end
%%
%进行路径回溯，这个函数的输入参数是终止点goalposind和矩阵fieldpointers，输出参数是path
function path = findWayBack(goalposind, fieldpointers)
[n, m] = size(fieldpointers);
posind = goalposind;
[py, px] = ind2sub([n, m], posind); %将索引值posind转换为坐标值[py,px]
path = [py px];
%利用while循环进行回溯，当我们回溯到起始点的时候停止，也就是在矩阵fieldpointers中找到S时停止
while ~strcmp(fieldpointers{posind},'S')
switch fieldpointers{posind}
case 'L' % ’L’ 表示当前的点是由左边的点拓展出来的
px = px - 1;
case 'R' % ’R’ 表示当前的点是由右边的点拓展出来的
px = px + 1;
case 'U' % ’U’ 表示当前的点是由上面的点拓展出来的
py = py - 1;
case 'D' % ’D’ 表示当前的点是由下边的点拓展出来的
py = py + 1;
end
path = [path; py px];
posind = sub2ind([n m], py, px); %将坐标值转换为索引值
end
end
%%
%把输入的点作为父节点，然后进行拓展找到子节点，并且找到子节点距离起始点和终点的代价。
%costs表示拓展的子节点到起始点的代价，heuristics表示拓展出来的点到终止点的代价，posinds表示拓展出来的子节点
function [cost, heuristic, posinds] = findFValue(posind, costsofar, field, goalind, heuristicmethod)
[n, m] = size(field);
[currentpos(1), currentpos(2)] = ind2sub([n m], posind); %将要进行拓展的点（也就是父节点）的索引值拓展成坐标值
[goalpos(1), goalpos(2)] = ind2sub([n m], goalind); %将终止点的索引值拓展成坐标值
%将矩阵cost和heuristic初始化为4x1的无穷大值的矩阵，pos初始化为4x2的值为1的矩阵
cost = Inf*ones(4,1);
heuristic = Inf*ones(4,1);
pos = ones(4,2);
%拓展方向一
newx = currentpos(2) - 1; newy = currentpos(1);
if newx > 0
pos(1,:) = [newy newx];
switch lower(heuristicmethod)
case 'euclidean'
heuristic(1) = ((goalpos(2) - newx)^2 + (goalpos(1) - newy)^2)^0.5; %计算终止点距离拓展点的代价或者说是距离
case 'taxicab'
heuristic(1) = ((goalpos(2) - newx)^2 + (goalpos(1) - newy)^2)^0.5;
end
cost(1) = costsofar + field(newy,newx); %就是计算出拓展出来的点距离起始点的代价或者说距离
end
%拓展方向二
newx = currentpos(2) + 1; newy = currentpos(1);
if newx <= m
pos(2,:) = [newy newx];
switch lower(heuristicmethod)
case 'euclidean'
heuristic(2) = ((goalpos(2) - newx)^2 + (goalpos(1) - newy)^2)^0.5;
case 'taxicab'
heuristic(2) = ((goalpos(2) - newx)^2 + (goalpos(1) - newy)^2)^0.5;
end
cost(2) = costsofar + field(newy, newx);
end
%拓展方向三
newx = currentpos(2); newy = currentpos(1) - 1;
if newy > 0
pos(3,:) = [newy newx];
switch lower(heuristicmethod)
case 'euclidean'
heuristic(3) = ((goalpos(2) - newx)^2 + (goalpos(1) - newy)^2)^0.5;
case 'taxicab'
heuristic(3) = ((goalpos(2) - newx)^2 + (goalpos(1) - newy)^2)^0.5;
end
cost(3) = costsofar + field(newy, newx);
end
%拓展方向四
newx = currentpos(2); newy = currentpos(1) + 1;
if newy <= n
pos(4,:) = [newy newx];
switch lower(heuristicmethod)
case 'euclidean'
heuristic(4) = ((goalpos(2) - newx)^2 + (goalpos(1) - newy)^2)^0.5;
case 'taxicab'
heuristic(4) = ((goalpos(2) - newx)^2 + (goalpos(1) - newy)^2)^0.5;
end
cost(4) = costsofar + field(newy, newx);
end
posinds = sub2ind([n m], pos(:,1), pos(:,2)); %将拓展出来的子节点的坐标值转换为索引值
end
%%
%就是生成环境，障碍物，起始点，终止点等
function [field_fli, costchart, fieldpointers] = initializeField(n, m, startposind, goalposind, field)
field_fli = flipud(field); %实现矩阵的上下翻转
[row, col] = find(field_fli == 1);
field_fli(sub2ind([n m], row, col)) = Inf;
[row, col] = find(field_fli == 0);
field_fli(sub2ind([n m], row, col)) = 1; %经过方格的代价或者说本身的代价
[row, col] = find(field_fli == 2);
field_fli(sub2ind([n m], row, col)) = 2;
[row, col] = find(field_fli == 8);
field_fli(sub2ind([n m], row, col)) = 8;
%生成一个nxm的矩阵costchart，每个元素都设为NaN，就是矩阵初始NaN无效数据
costchart = NaN*ones(n, m);
%生成元胞数组
fieldpointers = cell(n, m); %生成元胞数组n*m
fieldpointers{startposind} = 'S'; %将元胞数组的起始点处设为'S'
fieldpointers{goalposind} = 'G'; %将元胞数组的终止点处设为'G'
fieldpointers(field_fli == inf) = {0};
end
%%
%环境地图建模
function axishandle = createFigure(field, costchart, startposind, goalposind)
if isempty(gcbf)
figure('Position', [450 50 700 700], 'MenuBar','none');
axes('position', [0.01 0.01 0.99 0.99]); %本视图窗口建立一个坐标系
else
gcf; %返回当前图像对象的句柄值
cla; %从当前坐标区删除包含可见句柄的所有图形对象
end
[n, m] = size(field);
field(field < Inf) = 0; %将fieid矩阵中没有障碍物的位置处设为0
pcolor(1:m+1, 1:n+1, [field field(:,end); field(end,:) field(end,end)]); %多加了一个重复的（由m * n变为 m+1 * n+1 ）
cmap = flipud(colormap('jet')); %生成的cmap是一个256X3的矩阵，每一行的3个值都为0-1之间数，分别代表颜色组成的rgb值
cmap(1,:) = zeros(3,1); cmap(end,:) = ones(3,1); %将矩阵cmap的第一行设为0 ，最后一行设为1
colormap(flipud(cmap)); %进行颜色的倒转
hold on;
axishandle = pcolor(1:m+1, 1:n+1, [costchart costchart(:,end); costchart(end,:) costchart(end,end)]); %将矩阵costchart进行拓展，插值着色后赋给axishandle
[goalposy, goalposx] = ind2sub([n, m], goalposind);
[startposy, startposx] = ind2sub([n, m], startposind);
plot(goalposx + 0.5, goalposy + 0.5, '-or', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 10);
plot(startposx + 0.5, startposy + 0.5, 'p', 'Markersize', 10, 'LineWidth', 5, 'Markerfacecolor', 'r', 'MarkerEdgeColor', 'm');
end
end说明：上述代码是基于之前一篇文章中的示例代码稍作修改，将输入的起始点和终止点坐标作为函数AStarAll的输入参数，输入参数的设置在java程序调用时给出相应的代码。AStarAll函数是将原来整个代码作为一个整体，其中包含了许多函数及其调用过程，也就是说，AStarAll可看作父函数，里面包含了许多子函数，当打包.m文件时，只需说明AStarAll这一个函数即可。之前一篇文章的代码链接如下：
Matlab语言下对A*算法的研究--实现任意两点之间的路径规划-CSDN博客
2.将AStarAll.m打包
①先在matlab的命令行窗口输入deploytool，进入Library Complier中。
②按照以下步骤进行：
③出现下面结果，说明打包成功，如果不成功，应该是环境配置问题，检查下自己的jdk。
④打开以only为后缀的文件，将文件AStarAll.jar导入java项目中（后续再说明）
3.java调用matlab
①在IDEA中创建一个项目testAstar，再创建一个libs文件夹，用于存放前面生成的AStarAll.jar以及java调用matlab所必须的jar包javabuilder.jar(这个包存放在matlab目录下，根据自己安装位置来找，一般是在\...\...\R2023a\toolbox\javabuilder下）
说明：这两个jar包我是在该项目所在文件下，打开libs文件夹，将两个jar复制粘贴到此处，然后按照下面方式导入java项目中：
②java调用的代码如下：
import AStarAll.AStar;
import com.mathworks.toolbox.javabuilder.MWException;
import java.util.Scanner;
public class Main {
public static void main(String[] args) throws MWException {
//创建对象
Scanner sc = new Scanner(System.in);
//接收数据
// int x = sc.nextInt();
System.out.println("输入起始点：");
int startposind = sc.nextInt();
System.out.println("输入终止点：");
int goalposind = sc.nextInt();
AStar all_Star = new AStar();
all_Star.AStarAll(startposind, goalposind);
System.out.println("调用成功了");
}
}③输入起始点：1，终止点：101，运行结果如下：
说明：在java初次调用matlab时，运行会慢一些，十来秒左右，之后多次调用速度会快一点，应该是与写的matlab程序复杂度有关，运行效率的问题还需再探讨研究 。