帮我写一个一种基于 GOOSE 背景启发值计算的机器人三维路径规划的Matlab程序

在MATLAB中编写一个基于GOOSE（Generic Object-Oriented Software Engineering，通用面向对象软件工程）背景启发值的机器人三维路径规划算法，首先需要理解GOOSE是一种设计模式，主要用于软件架构，而不是直接用于路径规划。然而，我们可以将这种思路应用到A*算法或Dijkstra算法这样的经典路径规划算法中，并引入启发函数作为搜索过程中的指导。

下面是一个简单的示例，假设我们使用A*算法，其中启发函数部分会考虑当前位置、目标位置以及机器人的运动限制：

% 定义全局变量
goal = [x_goal; y_goal; z_goal]; % 目标位置
robotDim = [robot_length; robot_width; robot_height]; % 机器人尺寸

% 创建一个启发函数（比如欧氏距离加上避障成本）
heuristic = @(state) norm(state - goal, 'fro') + robotDim(1)^2; % 假设机器人宽度影响启发值

function path = aStar(startState, grid)
    % A*算法主体
    % ...

    % 启发函数添加到openSet节点评估中
    openSet = sortrows([openSet; cell2mat(repmat([heuristic(openSet(:,1:end-3))]', length(openSet), 1))], 2, 'descend');

    % ... (继续A*算法的其余步骤)

    % 生成并返回路径
    path = traceback(parents, startState);
end

% 初始化
startState = [robot_position_x; robot_position_y; robot_position_z];
grid = createGrid(); % 假设createGrid()函数创建了网格地图

path = aStar(startState, grid);

注意：这只是一个基础框架，实际实现中还需要处理边界条件、网格数据结构、优先队列（通常用`minHeap`）、路径跟踪等细节。此外，对于复杂的环境和真实的机器人，可能需要更精细的启发函数和碰撞检测算法。