广度优先搜索算法matlab路径规划
时间: 2023-09-04 14:06:40 浏览: 43
广度优先搜索算法(BFS)可以用来解决路径规划问题。在Matlab中,我们可以使用图形化用户界面(GUI)来实现。
下面是一个简单的Matlab代码示例,演示了如何使用BFS算法进行路径规划:
```matlab
% 创建地图
map = zeros(10, 10);
map(3:7, 4) = 1;
map(5, 5:8) = 1;
map(1:2, 9) = 1;
% 定义起点和终点
start_node = [1, 1];
goal_node = [10, 10];
% 创建图形化用户界面
figure;
image(1-map);
colormap(gray);
hold on;
plot(start_node(2), start_node(1), 'o', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 3);
plot(goal_node(2), goal_node(1), 'x', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 3);
% 定义四个方向
directions = [[-1,0];[1,0];[0,-1];[0,1]];
% 创建队列
queue = [start_node, 0];
% 创建已访问的节点矩阵
visited = zeros(size(map));
while ~isempty(queue)
% 从队列中取出第一个节点
current_node = queue(1, :);
queue(1, :) = [];
% 如果当前节点是终点,则结束搜索
if all(current_node(1:2) == goal_node)
break;
end
% 遍历四个方向
for i = 1:size(directions, 1)
% 计算新节点的位置
new_node = current_node(1:2) + directions(i, :);
% 检查新节点是否在地图内
if all(new_node >= 1) && all(new_node <= size(map)) && ~visited(new_node(1), new_node(2)) && ~map(new_node(1), new_node(2))
% 将新节点添加到队列中
queue = [queue; new_node, size(queue, 1)];
% 标记新节点为已访问
visited(new_node(1), new_node(2)) = 1;
% 绘制新节点
plot(new_node(2), new_node(1), 'o', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 3);
% 记录新节点的父节点
parent(size(queue, 1), :) = current_node;
end
end
end
% 回溯路径
path = [goal_node, size(queue, 1)];
while all(path(1:2) ~= start_node)
% 找到当前节点的父节点
path = [parent(path(3), 1:2), parent(path(3), 3)];
% 绘制路径
plot(path(2), path(1), 'o', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 3, 'color', 'g');
end
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个代表地图的矩阵。其中,0表示可通过的区域,1表示障碍物。然后,我们定义了起点和终点的位置,并创建了一个图形化用户界面,用于显示地图和搜索结果。
接下来,我们使用BFS算法进行路径搜索。我们从起点开始,遍历四个方向(上、下、左、右),检查每个方向上的新节点是否可以加入队列中。如果新节点在地图内、未被访问并且不是障碍物,则将其添加到队列中,并标记为已访问。我们还记录了每个节点的父节点,以便在搜索结束后回溯路径。
最后,我们回溯路径,并将其绘制在图形化用户界面中。
注意:这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要进行更多的优化和改进。