A*算法路径规划之Matlab实现_a*算法 matlab

A*算法路径规划之matlab实现

A*算法是一种传统的路径规划算法，相较于Dijkstra算法，其引入了启发式算子，有效的提高了路径的搜索效率。主要步骤包括：
1）设置起始点、目标点以及带障碍物的栅格地图
2）选择当前节点的可行后继节点加入到openlist中
3）从openlist中选择成本最低的节点加入closelist节点
4）重复执行步骤2和步骤3，直到当前节点到达目标点，否则地图中不存在可行路径
5）从closelist中选择从起点到终点的路径，并画图展示

所有代码如下（均可直接运行）：

1. 执行脚本，其功能是产生地图并设置起始点和目标点，通过调用astarf函数，构建closelist，并从closelist中找到路径

clear all;
clear all;
figure;
MAX_X=50;
MAX_Y=50;
dm=[1,1
    1,0
    0,1
    -1,1
    -1,-1
    0,-1
    -1,0
    1,-1];  %八个方向
p_obstocle = 0.3;%障碍率
O = ones(MAX_X,MAX_Y)*p_obstocle;
MAP = 9999*((rand(MAX_X,MAX_Y))>O)-1;
j=0;
x_val = 1;
y_val = 1;
axis([1 MAX_X+1 1 MAX_Y+1])
set(gca,'YTick',0:1:MAX_Y);
set(gca,'XTick',0:1:MAX_X);
grid on;
hold on;
for i=1:MAX_X
    for j=1:MAX_Y
        if MAP(i,j) == -1
            plot(i+.5,j+.5,'rx');
        end
    end
end
%%地图上选择起始位置
pause(1);
h=msgbox('Please Select the Vehicle initial position using the Left Mouse button');
uiwait(h,5);
if ishandle(h) == 1
    delete(h);
end
xlabel('Please Select the Vehicle initial position ','Color','black');
but=0;
while (but ~= 1) %Repeat until the Left button is not clicked
    [xval,yval,but]=ginput(1);
    xval=floor(xval);
    yval=floor(yval);
end
xStart=xval;%Starting Position
yStart=yval;%Starting Position
MAP(xval,yval) = 0;
 plot(xval+.5,yval+.5,'bo');
%%地图上选择目标点
pause(1);
h=msgbox('Please Select the Target using the Left Mouse button in the space');
uiwait(h,5);
if ishandle(h) == 1
    delete(h);
end
xlabel('Please Select the Target using the Left Mouse button','Color','black');
but = 0;
while (but ~= 1) %Repeat until the Left button is not clicked
    [xval,yval,but]=ginput(1);
end
xval = floor(xval);
yval = floor(yval);
xTarget = xval;
yTarget = yval;
MAP(xval,yval) = 9998;
plot(xval+.5,yval+.5,'gd');
text(xval+1,yval+.5,'Target');
node = [xStart,yStart,xTarget,yTarget];
save map MAP;
save point node;

path=astarf(node,MAP);
[rnp,cnp]=size(path);
num=rnp-1;
curpoint=path(rnp,1:2);
while num>1 
    plot(curpoint(1,1)+.5,curpoint(1,2)+.5,'k>');
    for pj=1:8
       if(curpoint(1,1)+dm(pj,1)==path(num,1)&&curpoint(1,2)+dm(pj,2)==path(num,2)) 
           if(curpoint(1,1)+dm(pj,1)==path(num-1,1)&&curpoint(1,2)+dm(pj,2)==path(num-1,2)) 
              curpoint=path(num-1,1:2);
              step=2;
           else
               curpoint=path(num,1:2);
               step=1;
           end
       end
    end
    plot(curpoint(1,1)+.5,curpoint(1,2)+.5,'k>');
    num=num-step;
end
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2. astarf函数，其功能是不断更新openlist和closelist

function [closelist] = astarf(setpoint,map)
sp=setpoint(1,1:2);%  起始点
dp=setpoint(1,3:4);% 目标点
cp=sp; %当前点
% h=hdistance(cp,dp);% 当前点与目标点的曼哈顿距离
openlist=[cp,hdistance(cp,dp)+hdistance(cp,sp),hdistance(cp,dp)];%opne 集合
    closelist=[];%clsoe 集合
existlist=[];
while judge(cp,dp)==0  %未到达目标点
    
    openlist=sortrows(openlist,[3,4]);% 先按照g排序，再按照h排序
    best=openlist(1,:); %最优子代
    cp=best(1,1:2);  %当前节点
    
    fprintf("x=%d,y=%d\n",best(1,1),best(1,2));
    closelist=[closelist;best]; %从openlist中选择best加入到closelist
    openlist(1,:)=[];  %移除已经加入close的节点
    existlist=[existlist;openlist;closelist];
    openlist=[openlist;findp(existlist,best,map,sp,dp)];
 
end
closelist=closelist(:,1:2);
end
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3. 后继节点探索函数，探索中，不能超越地图边界，且不能探索已经在openlist和closelist中已经存在的节点

function [rp] = findp(ep,b,m,sp,dp)
%寻找周围节点
d=[1,1
    1,0
    0,1
    -1,1
    -1,-1
    0,-1
    -1,0
    1,-1];  %八个方向
rp=[];
[r,c]=size(ep);  %计算openlist行数
for di=1:8
    flagf=0;
    rn=r;
    if(b(1,1)+d(di,1)>=1&&b(1,1)+d(di,1)<=50&&b(1,2)+d(di,2)>=1&&b(1,2)+d(di,2)<=50) % 不越出边界
    if(m((b(1,1)+d(di,1)),b(1,2)+d(di,2))>0)  %候选节点不是障碍物
        fp=[b(1,1)+d(di,1),b(1,2)+d(di,2)];
        while rn>0
            if((b(1,1)+d(di,1))==ep(rn,1)&&(b(1,2)+d(di,2))==ep(rn,2)) %此点已经探索过
                flagf=1;
                break;
            end
            rn=rn-1;
        end
        if flagf==0
        plot(b(1,1)+d(di,1)+.5,b(1,2)+d(di,2)+.5,'yh');
        fp=[fp,hdistance(fp,sp)+hdistance(fp,dp),hdistance(fp,dp)];
        rp=[rp;fp];
        end
    end
    end
end
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4. 辅助函数，曼哈顿距离计算函数和相同节点判断函数

function [hd] = hdistance(p1,p2)
hd=((p2(1,1)-p1(1,1))^2+(p2(1,2)-p1(1,2))^2)^0.5;%曼哈顿距离
end
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function [flagd] = judge(p1,p2)
if(p1(1,1)==p2(1,1)&&p1(1,2)==p2(1,2))
    flagd=1;
else
    flagd=0;
end
end
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执行效果如下图所示：

声明：此代码系作者独立撰写，能力有限，算法尚且不能保证找到最优路径，但是算法不存在错误。

注：起始点、目标点以及地图创建代码，来自MOOC网北京理工大学无人驾驶车辆课程所提供的资料包