A*算法详解：智能汽车路径规划的关键策略

A*算法是第4讲的主题，它是一种在静态路网中高效求解最短路径的启发式搜索算法，适用于室内机器人路径规划、游戏动画路径搜索等领域。A*算法巧妙地结合了贪心算法（深度优先搜索）和Dijkstra算法（广度优先搜索）的优点，通过评估函数f(n)来决定搜索方向。 f(n)的计算公式为f(n)=g(n)+h(n)，其中g(n)代表从初始状态到当前状态n的实际代价，而h(n)则是从当前状态到目标状态的启发式估价，也就是对最佳路径的预估代价。这种估价策略使得A*算法能够在搜索过程中优先考虑那些估计更接近目标的节点，从而减少了不必要的探索。 算法流程涉及两个主要状态表：openList和closeList。openList存储待检查的节点，它们按照f(n)值的大小进行排序，确保每次选择具有最低f(n)值的节点进行扩展。closeList则用于存储已访问过的节点，防止重复访问。 A*算法的实施过程包括地图的栅格化，每个网格单元中心视为节点，状态根据是否可通行（障碍物或通路）来定义。起始节点和目标节点在算法开始时明确，搜索过程从起始节点开始，逐步扩展邻近节点，并将其加入openList。每个节点的父节点、实际代价和启发式代价更新后，会根据f(n)值的大小决定下一步行动。 预处理阶段很重要，初始时，起始节点被视为父节点，其代价为0并移至closeList；然后，周围可行走的相邻节点作为子节点加入openList。如果遇到尚未搜索到的节点，算法会继续探索直到找到目标或者所有可能路径都被检查过。 通过这种方式，A*算法能够在保持搜索效率的同时，尽可能找到全局最优解，对于自动驾驶汽车的路径规划、定位、感知以及决策过程中寻找最佳行驶路线具有重要意义。通过结合Matlab编程实现，A*算法为智能汽车提供了一种强大的工具，帮助其实现轨迹跟踪和精确控制。