matlab画栅格图A*
时间: 2023-10-02 18:03:59 浏览: 46
算法实现的步骤是什么?
首先,需要定义起点和终点,并将起点加入到一个列表中。然后,按照A*算法中的启发式函数进行计算,并找到下一个最佳节点。将这个节点标记为访问过的节点,并将其加入到已访问节点的列表中。然后,重复上述过程直到找到终点或者无法找到路径。最后,回溯路径并将其进行可视化显示,即可完成栅格图A*算法实现。具体的实现步骤可以参考matlab官方文档以及相关资料。
相关问题
MATLAB上的栅格地图A*算法代码
以下是MATLAB上的栅格地图A*算法代码:
% 定义栅格地图
map = [0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 1 1 1 1 1 1 1 0;
0 1 0 0 0 0 0 1 0;
0 1 0 1 1 1 0 1 0;
0 1 0 0 0 0 0 1 0;
0 1 1 1 0 1 1 1 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0];
% 定义起点和终点
start = [2, 2];
goal = [6, 7];
% 初始化 open 和 closed 列表
open = [];
closed = [];
% 将起点加入 open 列表
open = [open; start, 0, 0];
% A* 算法
while ~isempty(open)
% 找到 f 值最小的节点
[~, index] = min(open(:, 4));
current = open(index, :);
% 如果当前节点为终点,则搜索成功
if current(1:2) == goal
% 回溯路径
path = [current(1:2)];
while ~isequal(path(1,:), start)
for i = 1:size(closed, 1)
if isequal(closed(i, 1:2), path(1,:))
path = [closed(i, 5:6); path];
break;
end
end
end
% 显示路径
disp(path)
break;
end
% 将当前节点从 open 列表中移除
open(index, :) = [];
% 将当前节点加入 closed 列表
closed = [closed; current];
% 扩展当前节点的邻居
for i = -1:1
for j = -1:1
% 忽略当前节点和斜向邻居
if i == 0 && j == 0 || abs(i) == abs(j)
continue;
end
% 计算邻居的坐标
neighbor = current(1:2) + [i, j];
% 忽略超出地图范围的邻居
if neighbor(1) < 1 || neighbor(1) > size(map, 1) || neighbor(2) < 1 || neighbor(2) > size(map, 2)
continue;
end
% 忽略障碍物
if map(neighbor(1), neighbor(2)) == 1
continue;
end
% 计算邻居的 g 值
g = current(3) + norm([i, j]);
% 如果邻居已经在 closed 列表中,则忽略
if any(ismember(closed(:, 1:2), neighbor, 'rows'))
continue;
end
% 如果邻居不在 open 列表中,则加入 open 列表
if ~any(ismember(open(:, 1:2), neighbor, 'rows'))
h = norm(neighbor - goal);
open = [open; neighbor, g, h, g + h];
% 否则更新邻居的 g 值和 f 值
else
index = find(ismember(open(:, 1:2), neighbor, 'rows'));
if g < open(index, 3)
open(index, 3) = g;
open(index, 4) = g + open(index, 5);
end
end
end
end
end
如果以上代码无法正常运行,请检查栅格地图、起点和终点的定义是否正确。
栅格地图 a* c++
栅格地图是一种将地面分成网格并且每个网格都有一个独立的属性的地图。栅格地图在许多领域都有应用,比如地图导航、城市规划、环境保护等。栅格地图的一个重要应用是路径规划。路径规划是在栅格地图上寻找一个起点和终点之间的最短路径,而路径搜索算法是在这个过程中起着核心的作用。
A*算法是一种启发式搜索算法,用于在栅格地图中搜索最短路径。基本思想是通过评估每个节点的代价函数(f-value)来预测估计的最短路径,其中代价函数由实际花费(g-value)加预测到目标点的距离(h-value)组成。然后,该算法会从起点开始,并在每个节点周围搜索,以找到代价函数最小的节点。在此基础上,A*算法实现了高效的路径搜索,并且在大多数情况下具有较好的性能。
C语言是一种流行的编程语言,广泛应用于系统编程和嵌入式开发等领域。因此,将A*算法用C语言实现是非常实用的。C语言的优点之一是占用空间小、速度快、可移植性强,所以值得选择来编写栅格地图路径搜索算法。
综上,栅格地图和A*算法在路径规划中广泛应用。将A*算法用C语言实现,可以充分利用C语言的优势,实现高效且可移植的路径搜索算法。