matlab仿真小车路径规划代码、

时间: 2023-10-22 19:06:49 浏览: 36
以下是一个简单的matlab仿真小车路径规划代码,使用了A*算法实现路径规划。 ``` %% 定义地图 map = zeros(20,20); % 20x20的地图 map(5:15,5:15) = 1; % 障碍物 start = [1,1]; % 起点 goal = [20,20]; % 终点 %% A*算法实现路径规划 path = A_star(map,start,goal); %% 绘制地图和路径 figure; imagesc(map); colormap(flipud(gray)); hold on; plot(start(2),start(1),'bo','MarkerSize',10,'LineWidth',3); plot(goal(2),goal(1),'go','MarkerSize',10,'LineWidth',3); if ~isempty(path) plot(path(:,2), path(:,1), 'r', 'LineWidth', 2); end ``` A*算法的实现如下: ``` function path = A_star(map,start,goal) % A*算法实现路径规划 % 初始化 [nrow, ncol] = size(map); closed = zeros(nrow, ncol); came_from = zeros(nrow, ncol); g_score = Inf(nrow, ncol); f_score = Inf(nrow, ncol); % 起点的g_score和f_score为0 g_score(start(1), start(2)) = 0; f_score(start(1), start(2)) = heuristic(start, goal); % 对于每个节点,记录它的f_score和g_score open = [start, f_score(start(1), start(2))]; while ~isempty(open) % 选出f_score最小的节点 [~, idx] = min(open(:,3)); current = open(idx,:); % 到达终点,返回路径 if isequal(current(1:2), goal) path = reconstruct_path(came_from, current); return; end % 从open列表中删除当前节点 open(idx,:) = []; % 将当前节点加入closed列表中 closed(current(1), current(2)) = 1; % 遍历当前节点的邻居 for i = -1:1 for j = -1:1 % 跳过当前节点和对角线上的邻居 if i == 0 && j == 0 || abs(i) == abs(j) continue; end % 邻居节点的位置 neighbor = current(1:2) + [i,j]; % 邻居节点在地图范围内,且不是障碍物 if neighbor(1) >= 1 && neighbor(1) <= nrow && ... neighbor(2) >= 1 && neighbor(2) <= ncol && ... map(neighbor(1), neighbor(2)) == 0 tentative_g_score = g_score(current(1), current(2)) + ... euclidean_distance(current(1:2), neighbor); % 如果邻居节点已经在closed列表中,跳过 if closed(neighbor(1), neighbor(2)) continue; end % 如果邻居节点不在open列表中,加入open列表 if ~ismember(neighbor(1:2), open(:,1:2), 'rows') open = [open; neighbor, Inf]; end % 更新邻居节点的g_score和f_score if tentative_g_score < g_score(neighbor(1), neighbor(2)) came_from(neighbor(1), neighbor(2)) = sub2ind([nrow, ncol], current(1), current(2)); g_score(neighbor(1), neighbor(2)) = tentative_g_score; f_score(neighbor(1), neighbor(2)) = g_score(neighbor(1), neighbor(2)) + heuristic(neighbor, goal); idx = find(open(:,1) == neighbor(1) & open(:,2) == neighbor(2)); open(idx,3) = f_score(neighbor(1), neighbor(2)); end end end end end % 没有找到路径 path = []; end function h = heuristic(a, b) % 计算启发式函数,这里使用欧几里得距离 h = euclidean_distance(a, b); end function d = euclidean_distance(a, b) % 计算欧几里得距离 d = norm(a - b); end function path = reconstruct_path(came_from, current) % 从came_from列表中重建路径 path = [current(1), current(2)]; while came_from(current(1), current(2)) ~= 0 current = ind2sub(size(came_from), came_from(current(1), current(2))); path = [current(1), current(2); path]; end end ```

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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