利用astar算法规划路径

Astar算法是一种基于搜索技术的寻路算法，广泛应用于机器人路径规划、游戏AI等领域。其核心思想是维护两个列表：open列表和close列表，其中open列表用于存储候选节点，close列表用于存储已访问的节点。算法通过启发式函数（估价函数）来预估每一个节点到达目标节点的距离，从而在搜索过程中优先选择估价函数小的节点进行扩展。

利用Astar算法规划路径需要以下步骤：先根据实际问题建立地图（或者图）模型，并标记障碍物等不可穿越的区域；接着定义启发式函数，常用的有曼哈顿距离、切比雪夫距离、欧几里得距离等；然后在地图上选择起始节点和目标节点；最后开始搜索过程，把起始节点加入open列表中，然后依据启发式函数，选取open列表中f值（f = g + h，g表示起始节点到该节点的距离，h表示该节点到目标节点的距离）最小的节点进行扩展，把它加入close列表，并把它的邻居节点加入open列表中（前提是邻居节点没有在close列表中）。搜索过程一直进行到找到目标节点或者open列表为空。如果找到了目标节点，则可以回溯路径，达到规划路径的目的。

总之，Astar算法是一种十分高效的寻路算法，并且易于实现。但需要注意的是，启发式函数的选择会直接影响搜索效率和路径规划结果，因此需要根据具体问题优化和调整启发式函数。