机器人路径规划A*算法

机器人路径规划是指在给定地图中，找到一条从起点到终点的最优路径，A*算法是一种常用的路径规划算法。它综合了Dijkstra算法和贪心算法的优点，既可以保证找到最短路径，又可以尽可能地减少搜索的节点数。

A*算法的基本思路是通过启发式函数来估计当前节点到目标节点的距离，从而选择最有可能到达目标节点的节点进行拓展，直到找到终点为止。具体步骤如下：
1. 将起点加入open列表
2. 重复以下步骤直到找到终点：
a. 从open列表中选择f值（f=g+h，g为起点到当前节点的实际距离，h为当前节点到终点的估计距离）最小的节点
b. 将该节点加入close列表
c. 对该节点周围的所有可拓展节点，更新它们的f、g、h值，并将它们加入open列表
3. 如果open列表为空，则无法找到路径

相关问题

机器人路径规划D*算法代码

D*算法是一种增量式的路径规划算法，它可以在已知起点和终点的情况下，通过不断地更新地图信息，实现快速的路径规划。下面是一个简单的Python实现：

import heapq

class Dstar:
    def __init__(self, graph):
        self.graph = graph
        self.start = None
        self.goal = None
        self.U = []
        self.km = 0
        self.rhs = {}
        self.g = {}
        self.parent = {}
        self.open_list = []
        self.close_list = []

    def initialize(self, start, goal):
        self.start = start
        self.goal = goal
        self.rhs[self.goal] = 0
        self.g[self.goal] = float('inf')
        heapq.heappush(self.open_list, (self.calculate_key(self.goal), self.goal))

    def calculate_key(self, u):
        return min(self.g.get(u, float('inf')), self.rhs.get(u, float('inf'))) + self.heuristic(self.start, u) + self.km

    def heuristic(self, u, v):
        return self.graph.distance(u, v)

    def update_vertex(self, u):
        if u != self.goal:
            self.rhs[u] = min([self.graph.distance(u, v) + self.g[v] for v in self.graph.neighbors(u)])
        if u in self.U:
            self.U.remove(u)
        if self.g.get(u, float('inf')) != self.rhs.get(u, float('inf')):
            heapq.heappush(self.U, (self.calculate_key(u), u))

    def compute_shortest_path(self):
        while self.open_list and (self.open_list[0][0] < self.calculate_key(self.start) or self.g.get(self.start, float('inf')) != self.rhs.get(self.start, float('inf'))):
            k_old, u = heapq.heappop(self.open_list)
            if k_old < self.calculate_key(u):
                heapq.heappush(self.open_list, (self.calculate_key(u), u))
            elif self.g.get(u, float('inf')) > self.rhs.get(u, float('inf')):
                self.g[u] = self.rhs[u]
                for v in self.graph.neighbors(u):
                    self.update_vertex(v)
            else:
                self.g[u] = float('inf')
                self.update_vertex(u)
                for v in self.graph.neighbors(u):
                    self.update_vertex(v)

    def search(self, start, goal):
        self.initialize(start, goal)
        self.compute_shortest_path()
        path = []
        if self.g.get(self.start, float('inf')) == self.rhs.get(self.start, float('inf')):
            u = self.start
            while u != self.goal:
                path.append(u)
                min_cost = float('inf')
                min_cost_node = None
                for v in self.graph.neighbors(u):
                    cost = self.graph.distance(u, v) + self.g[v]
                    if cost < min_cost:
                        min_cost = cost
                        min_cost_node = v
                u = min_cost_node
            path.append(self.goal)
        return path

这个实现中，我们使用了一个优先队列来存储需要更新的节点，每次从队列中取出最小的节点进行更新。同时，我们使用了一个rhs字典来存储每个节点的rhs值，g字典来存储每个节点的g值，parent字典来存储每个节点的父节点。在更新节点时，我们首先更新rhs值，然后根据g和rhs的值来判断是否需要将节点加入优先队列中。在计算路径时，我们从起点开始，每次选择一个邻居节点中代价最小的节点作为下一个节点，直到到达终点。

飞行路径规划A*算法

A*算法是一种常用的路径规划算法，可以用于无人机的航迹规划。在A*算法中，通过计算每个节点的启发式距离来确定最优路径。\[1\]在初始化地图时，需要计算每个节点到目标节点的启发式距离，并将其设置为节点的启发式值。\[2\]同时，还需要定义障碍物，可以通过设置节点的属性来表示障碍物。\[3\]通过使用A*算法，无人机可以根据地图上的节点信息，找到一条最优路径来规划飞行路径。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【无人机路径规划】基于A*算法求解无人机三维栅格地图路径规划问题matlab代码](https://blog.csdn.net/qq_59747472/article/details/122376740)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [机器人路径规划之A*算法(附C++源码)](https://blog.csdn.net/Yong_Qi2015/article/details/128739228)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]