自主移动机器人路径规划：A-Star算法详解

资源摘要信息:"本项目是有关多点路径规划的Matlab代码实现，采用了A*算法（发音为A-star）为自主移动机器人进行路径规划。项目的目标是实现机器人的完全自主性，包括编队、运动控制、目标定位、环境映射和路径规划等方面。A*算法作为路径规划的核心，能够生成从机器人当前位置到目标点的无碰撞路径。代码实现依赖于机器人的当前位置和环境地图这两个主要数据，它们以一种数据形式集成并输入到算法中。项目中还提出了一种改进的A*算法节点选择标准，该标准有别于传统算法，以避免机器人对角线运动时卡住的问题。该项目以开源的形式提供，源代码文件名为“A-Star-algorithm-master”。" 详细知识点: 1. 多点路径规划：在机器人导航系统中，多点路径规划指的是一种为机器人计算从起点到终点的路径，同时可能包含多个中间经过点的路径。这通常涉及到复杂的算法来确保路径最短、最快或者最安全。 2. 自主移动机器人：指能够自主进行决策，执行任务的机器人。它们通常装备有传感器、执行器等，能够在没有人为干预的情况下执行任务，如自动巡检、运输等。 3. A*算法：A*算法是一种在图形平面上，有多个节点的路径中，寻找从起点到终点的最低成本路径的算法。它结合了最好优先搜索和Dijkstra算法的优点，通过评估函数f(n)=g(n)+h(n)，来预测从n点到目标点的总成本，其中g(n)是起点到n点的实际成本，h(n)是n点到目标点的估计成本。 4. 运动控制算法：这是一种使机器人能够根据环境变化和预设任务，进行合适的运动控制的算法。它包括速度、加速度控制以及避免碰撞等功能。 5. 去目标算法：这个术语可能是一个笔误，可能指的是避障算法或目标捕获算法。避障算法使得机器人在运动中能够检测到障碍物，并且能够规划出避开这些障碍物的路径。目标捕获算法则是指机器人能够识别并朝向目标移动。 6. 定位算法：机器人使用高架摄像机等传感器获取数据，结合环境地图，通过算法对自身位置进行估计和定位。 7. 映射表示：是指创建环境地图的过程，这个地图可以是二维或三维的，用于机器人路径规划和导航。它能提供环境的结构化信息，比如障碍物的位置、尺寸和形状等。 8. 自治系统：在这里指的是一个不需要人工干预就能运行的系统。对于自主移动机器人而言，它需要有能力进行自我决策、执行任务，并在面对未知情况时做出适当反应。 9. 节点选择标准的改进：在A*算法中，节点选择的标准是关键部分，它决定着路径搜索效率和结果的好坏。本项目提出了一种改进的节点选择方法，以解决机器人移动时可能出现卡住的问题。 10. 开源：指的是软件源代码是公开的，任何人都可以查看、修改和分发。开源项目通常由社区维护，鼓励协作和创新。 11. 系统开源：本项目中的A*算法实现是开源的，表示代码对所有用户开放，用户可以自由地使用、学习和改进这个算法。 12. 文件名称列表中的“A-Star-algorithm-master”表明项目源代码存储在名为“A-Star-algorithm”的仓库中，并且是该仓库的主版本，通常意味着该版本包含了最新且稳定的代码。