MATLAB D星算法

### MATLAB 中 D* 算法实现概述

D* 算法是一种用于动态环境中的路径规划算法，在遇到新的障碍物时能够高效地重新计算最优路径。在MATLAB环境中，可以利用其强大的矩阵运算能力和图形界面功能来实现这一算法。

#### 初始化地图与参数设置
为了启动D*算法，首先需要定义工作空间的地图以及初始化一些必要的变量和参数：

% 定义地图尺寸及分辨率
mapSizeX = 10; % 地图宽度 (单位长度)
mapSizeY = 10; % 地图高度 (单位长度)
resolution = 0.1; % 单元格大小 (米)

% 创建栅格化地图对象
gridMap = robotics.OccupancyGrid(mapSizeX/resolution, mapSizeY/resolution, resolution);

% 设置起点和终点位置
startPos = [1, 1]; %[x,y]
goalPos = [9, 9];

% 将起始点设为已知状态
setOccupancy(gridMap, startPos(1)/resolution, startPos(2)/resolution, 0);

上述代码片段展示了如何创建一个简单的二维离散化的环境模型并指定初始条件[^3]。

#### 构建D*算法核心函数
接下来构建主要的搜索过程，这涉及到优先队列管理、启发式估计值计算等功能模块的设计：

function path = dStarSearch(startNode, goalNode, gridMap)
    openList = containers.Map('KeyType', 'double', 'ValueType', 'any');
    closedSet = [];
    
    % ... （省略部分细节）
end

此段伪代码框架给出了`dStarSearch`的核心逻辑入口，其中运用到了容器类`containers.Map`作为开放列表的数据结构支持高效的节点管理和检索操作[^2]。

#### 动态更新机制
当探测到新出现的障碍物或其他变化因素影响当前最佳路线时，则触发重估流程调整已有解直至找到更优方案为止:

if isObstacleDetected()
    updateCostsAndHeuristics();
    while !isPathValid(path)
        recomputeShortestPath();
    end
end

这里假设存在辅助判断接口`isObstacleDetected()`用来检测周围是否存在阻碍物；一旦确认有变动就调用内部方法刷新成本代价表，并循环修正直到获得安全可行的新轨迹。

#### 可视化展示最终结果
最后一步是将整个探索历程可视化出来供观察分析之用：

figure;
show(gridMap); hold on;

plot([path(:,1)', NaN], [path(:,2)', NaN], '-o'); 

title('D* Algorithm Path Planning Result');
xlabel('X Position (m)');
ylabel('Y Position (m)');
legend('Planned Path');
hold off;

这段脚本会绘制出由一系列坐标点构成的实际行走线路连同背景底图一起呈现给用户查看效果。