D*算法在栅格地图上实现机器人实时路径规划：Matlab源码详解

本资源是一份基于D星(D* algorithm)算法的MATLAB源码，用于实现栅格地图上的机器人路径规划。D*算法是针对动态环境设计的，相较于静态环境中的A*算法，它更为适合在环境参数如权重不断变化的场景中进行实时路径规划，例如火星探测器的导航。 D*算法的核心思想分为以下几个步骤： 1. 预规划阶段：首先，利用Dijkstra算法从目标节点G开始搜索整个路网，计算每个节点到目标的最短路径及其与目标的距离估计值h（启发函数）和实际代价k（动态调整的最小值）。这一步为后续的实时规划提供了基础信息。 2. 实时更新阶段：机器人按照预规划的路径移动，当遇到动态变化（如障碍物堵塞）时，机器人会重新评估当前位置Y到目标点的总成本h(Y)，考虑到新的障碍物影响，更新实际值。同时，k值会更新为新旧h值中较小的那个。 3. 局部搜索与优化：在发现动态变化后，利用A*或其他搜索算法对受影响区域（如Y的子节点）进行重新评估。将子节点a加入CLOSE集合，并计算其h值（h(a) = h(Y) + C(Y,a)），然后检查a点是否已在OPEN或CLOSE中。如果不在，将其加入OPEN，并继续搜索直到找到最优路径。 这份MATLAB源码提供了具体实现细节，包括如何处理节点数据结构（存储最短路径信息和动态成本），以及如何利用循环和条件判断来执行实时路径调整。它对于理解动态A*算法的工作原理，特别是如何在实时环境中优化机器人路径规划具有很高的参考价值。开发者可以借此学习并应用到自己的项目中，优化机器人在动态环境下的导航性能。