matlaba星算法代码路径规划

matlaba星算法是一种路径规划算法，可以用于解决机器人、车辆等的路径规划问题。在 MATLAB 中，可以使用 Robotics System Toolbox 中的函数实现该算法。具体步骤如下：

1. 创建一个地图对象，可以使用 robotics.OccupancyGrid 类创建一个二维地图对象。
2. 定义起点和终点，可以使用 robotics.Pose 类定义起点和终点的位置和方向。
3. 创建一个路径规划器对象，可以使用 robotics.PRM 或 robotics.RRT 类创建一个路径规划器对象。
4. 使用路径规划器对象的 plan 方法计算路径。
5. 可以使用 plot 方法将路径可视化。

下面是一个简单的示例代码：

% 创建地图对象
map = robotics.OccupancyGrid(zeros(100));

% 定义起点和终点
startPose = robotics.Pose([10 10 0]);
goalPose = robotics.Pose([90 90 0]);

% 创建路径规划器对象
prm = robotics.PRM(map);
prm.NumNodes = 100;
prm.ConnectionDistance = 10;

% 计算路径
path = findpath(prm, startPose, goalPose);

% 可视化路径
show(prm);
hold on;
plot(path(:,1), path(:,2), 'r', 'LineWidth', 2);

相关问题

编写一个路径规划A星算法代码matlab

以下是一个简单的 MATLAB 实现 A*（A-star）算法的示例代码：

function [path, closed] = AStar(start, goal, map)
% A*算法的 MATLAB 实现
% 输入参数：
% start：起点的坐标
% goal：终点的坐标
% map：地图，0 表示可以通行，1 表示障碍物
% 返回值：
% path：路径，返回一个 n*2 的矩阵，n 表示路径节点数，第一列是 x 坐标，第二列是 y 坐标
% closed：经过的节点，返回一个 m*2 的矩阵，m 表示经过的节点数，第一列是 x 坐标，第二列是 y 坐标

% 初始化起点和终点节点
start_node.x = start(1);
start_node.y = start(2);
goal_node.x = goal(1);
goal_node.y = goal(2);

% 初始化 open 和 closed 列表
open = [start_node];
closed = [];

% 初始化节点的代价和父节点
for i = 1:size(map,1)
    for j = 1:size(map,2)
        node(i,j).f = Inf;
        node(i,j).g = Inf;
        node(i,j).h = Inf;
        node(i,j).parent = [];
        node(i,j).x = i;
        node(i,j).y = j;
        node(i,j).visited = false;
        node(i,j).obstacle = map(i,j);
    end
end

% 设置起点的代价
node(start_node.x, start_node.y).f = 0;
node(start_node.x, start_node.y).g = 0;
node(start_node.x, start_node.y).h = heuristic(start_node, goal_node);

% 开始搜索
while ~isempty(open)
    % 找到 F 值最小的节点
    [min_f, idx] = min([open.f]);
    current = open(idx);
    
    % 如果当前节点是终点，则搜索完成
    if current.x == goal_node.x && current.y == goal_node.y
        path = getPath(current);
        return;
    end
    
    % 将当前节点从 open 列表中删除，并添加到 closed 列表中
    open(idx) = [];
    closed = [closed; current];
    
    % 扩展当前节点的邻居节点
    neighbors = getNeighbors(current, node);
    for i = 1:length(neighbors)
        neighbor = neighbors(i);
        
        % 如果邻居节点已经在 closed 列表中，则跳过
        if neighbor.visited
            continue;
        end
        
        % 如果邻居节点没有被访问过，则更新其代价和父节点
        if ~neighbor.visited
            neighbor.g = current.g + distance(current, neighbor);
            neighbor.h = heuristic(neighbor, goal_node);
            neighbor.f = neighbor.g + neighbor.h;
            neighbor.parent = current;
            neighbor.visited = true;
            open(end+1) = neighbor;
        end
    end
end

% 如果搜索完成后仍未找到终点，则返回空路径
path = [];
end

% 计算两个节点之间的距离
function dist = distance(node1, node2)
dist = sqrt((node1.x - node2.x)^2 + (node1.y - node2.y)^2);
end

% 计算节点到终点的启发式估价函数
function h = heuristic(node, goal)
h = sqrt((node.x - goal.x)^2 + (node.y - goal.y)^2);
end

% 获取从起点到当前节点的路径
function path = getPath(node)
path = [node.x node.y];
while ~isempty(node.parent)
    node = node.parent;
    path = [node.x node.y; path];
end
end

% 获取当前节点的邻居
function neighbors = getNeighbors(node, graph)
[x, y] = meshgrid(-1:1,-1:1);
x = x + node.x;
y = y + node.y;
valid = x >= 1 & y >= 1 & x <= size(graph,1) & y <= size(graph,2);
x = x(valid);
y = y(valid);
neighbors = [graph(x + (y-1)*size(graph,1))];
neighbors = neighbors(~[neighbors.obstacle] & ~[neighbors.visited]);
end

以上代码中，我们使用了以下几个函数：

- `AStar(start, goal, map)`：A* 算法的主函数，输入起点、终点和地图，返回路径和经过的节点。
- `distance(node1, node2)`：计算两个节点之间的距离。
- `heuristic(node, goal)`：计算节点到终点的启发式估价函数。
- `getPath(node)`：获取从起点到当前节点的路径。
- `getNeighbors(node, graph)`：获取当前节点的邻居。

matlab语言搭建路径规划A*算法代码

在MATLAB中，要实现A*算法进行路径规划，首先需要了解基本的A*原理：这是一种启发式搜索算法，用于寻找两点之间最短路径。它结合了广度优先搜索（BFS）和最佳优先搜索（Dijkstra），通过估价函数（通常用曼哈顿距离或欧几里得距离）指导搜索。

以下是一个简单的A*算法实现步骤：

1. 定义地图矩阵，其中0代表可以通行的空地，非零值代表障碍物；
2. 初始化起点和终点；
3. 创建一个优先队列（可以用MATLAB的`primsap`函数代替，它实现了Prim's算法，也可以自定义一个优先级队列结构）；
4. 设定起始节点的成本（g值）为0，其余节点成本为无穷大；
5. 将起点加入优先队列，并设置其父节点为空；
6. 循环直到优先队列为空或找到终点：
a. 从队列中取出当前cost最小的节点；
b. 更新该节点的邻居节点，计算新的f值（g值加上从起始点到该节点的代价估计，即h值+g值）；
c. 如果邻居节点未访问过，将其标记为已访问，更新其父节点、g值和f值，然后加入队列；
d. 如果邻居节点是终点，则回溯路径，直到起点。

以下是一个简化的MATLAB代码示例：

function [path, cost] = aStarSearch(map, start, goal)
    % 初始化
    [rows, cols] = size(map);
    openSet = primsap(map == 0); % 使用Prim's算法初始化开放集
    gValues = Inf(ones(rows, cols)); % 开销数组，初始值为无穷大
    gValues(start) = 0; % 起点开销为0
    cameFrom = zeros(rows, cols); % 父节点记录

    % A*算法核心部分
    while ~isempty(openSet)
        % 获取最低开销节点
        [current, currentCost] = min(gValues(openSet));
        openSet = openSet(~ismember(openSet, current));

        if current == goal
            break;
        end
        
        for i = -1:1
            for j = -1:1
                % 邻居节点检查
                neighbor = [current(1)+i, current(2)+j];
                if isInsideMap(neighbor, rows, cols) && map(neighbor) == 0
                    tentative_g = currentCost + 1; % 代价为1，假设代价均匀
                    
                    % 检查是否应该更新邻居节点
                    if tentative_g < gValues(neighbor)
                        gValues(neighbor) = tentative_g;
                        cameFrom(neighbor) = current;
                        push(openSet, neighbor); % 添加到优先队列
                    end
                end
            end
        end
    end
    
    % 回溯构建路径
    path = [];
    if ~isinf(currentCost)
        current = goal;
        while ~isequal(current, start)
            path = [current; path];
            current = cameFrom(current);
        end
        path = [start; path]; % 添加起点
    else
        warning('No path found');
    end
    
    % 返回路径和总成本
    cost = currentCost;
end

% 辅助函数：判断是否在地图内
function result = isInsideMap(coord, rows, cols)
    result = coord(1) >= 1 && coord(1) <= rows && coord(2) >= 1 && coord(2) <= cols;
end

请注意，这只是一个基础的A*算法实现，实际应用可能需要更复杂的处理，如处理网格地图、调整启发函数等。在使用之前，请确保理解并适应您的具体需求。