dijkstra路径规划matlab栅格

Dijkstra算法是一种用于在图中找到最短路径的经典算法。在Matlab中进行栅格路径规划，你可以按照以下步骤实现Dijkstra算法：

1. 创建一个栅格地图，并为每个栅格分配代表其状态的值（例如，障碍物为1，可通过的路径为0）。
2. 初始化起点的距离为0，将其添加到一个待处理节点的集合中。
3. 初始化所有其他节点的距离为无穷大，并将它们添加到一个未访问节点的集合中。
4. 当存在未访问节点时，选择距离起点最近的节点，并将其标记为已访问。
5. 对于当前节点的所有邻居节点，计算通过当前节点到达邻居节点的距离，并更新邻居节点的距离。
6. 重复步骤4和5，直到到达终点或未访问节点集合为空。
7. 从终点开始，按照每个节点的最小距离反向遍历，即可得到最短路径。

以下是一个简单的实现示例：

function shortestPath = dijkstra(grid, start, goal)
    [n, m] = size(grid);
    unvisited = true(n, m);
    distance = Inf(n, m);
    prev = zeros(n, m);
    
    distance(start) = 0;
    
    while any(unvisited(:))
        [~, idx] = min(distance(unvisited));
        [i, j] = ind2sub([n, m], idx);
        
        if [i, j] == goal
            break;
        end
        
        unvisited(i, j) = false;
        
        neighbors = getNeighbors(i, j, n, m);
        for k = 1:length(neighbors)
            neighbor = neighbors(k);
            if grid(neighbor) == 0
                alt = distance(i, j) + 1; % Assume each grid has a cost of 1
                if alt < distance(neighbor)
                    distance(neighbor) = alt;
                    prev(neighbor) = idx;
                end
            end
        end
    end
    
    % Reconstruct shortest path
    shortestPath = [];
    current = sub2ind([n, m], goal(1), goal(2));
    while current ~= 0
        shortestPath = [shortestPath; current];
        current = prev(current);
    end
    shortestPath = flip(shortestPath);
end

function neighbors = getNeighbors(i, j, n, m)
    directions = [-1, 0; 1, 0; 0, -1; 0, 1]; % Up, down, left, right
    neighbors = [];
    
    for k = 1:size(directions, 1)
        ni = i + directions(k, 1);
        nj = j + directions(k, 2);
        
        if ni >= 1 && ni <= n && nj >= 1 && nj <= m
            neighbors = [neighbors; sub2ind([n, m], ni, nj)];
        end
    end
end

可以根据你的具体需求对此示例进行修改和扩展。