使用A*算法解决多机器人仓储巡逻路径规划问题-附Matlab代码_多机器人巡检路径规划

使用A*算法解决多机器人仓储巡逻路径规划问题-附Matlab代码

在仓储巡逻等场景中，多机器人的协作运动规划一直是项重要的研究任务。其中最重要的问题之一就是如何解决多机器人的路径规划问题。本文将介绍如何使用A星（A*）算法实现多机器人的路径规划，并附上相应的Matlab代码。

A星算法又称为A搜索算法，是一种在给定起点和终点条件下，搜索图中优先级最高的路径的算法。A算法基于启发式函数，可以快速地找到最优路径。与Dijkstra算法不同，A*算法同时考虑了启发式函数和路径已走过的代价。这使得它能够以比Dijkstra算法更快的速度找到最优路径。

在多机器人仓储巡逻问题中，每个机器人需要做出自己的决策，以选择一个没有被其他机器人占用的路径并完成巡逻任务。因此，我们需要使用适当的算法来避免碰撞并最大化使用效果。这里我们采用一个简单的冲突检测算法，即如果两个机器人要么在同一时刻处于同一个位置，或者在同一时刻处于相邻的位置，则认为它们发生了碰撞。

将图中的空地表示为0，机器人表示为1，障碍物表示为-1。这里我们用Matlab实现多机器人的路径规划算法。下面是相关的代码：

function [path_l, path_r] = A_star_multirobot