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本文参考以下博客:
1.理解主要参考:
A*算法详解https://blog.csdn.net/m0_38054145/article/details/81808541
导航路径规划之五 A*算法https://blog.csdn.net/autonavi2012/article/details/80923431
2.代码主要参考:
手把手教用matlab做无人驾驶(三)-路径规划A*算https://blog.csdn.net/caokaifa/article/details/82314809
在之前的博客上修改的,重新改了画图函数!
注意:
1.以下代码是全部的代码,一个都没有少,大家可以直接复制运行;
2.程序运行时会动态绘制当前的close节点和open节点,直观展示寻路过程;
3.整个代码的注释还是挺详细的,理解起来应该没有问题的,我就不多加解释了;
4.代码打包下载:https://download.csdn.net/download/u014795863/11061995(现在的CSDN好像连资料下载所需积分都没法设置了,真是太差劲了,默认的是5分,不想下载可以直接复制下面的代码运行)。
起始角本文件,规定了障碍点,边界点,起点,终点及地图规模。
clear; clc; disp('A Star Path Planing start!!') map.XYMAX=20; %%代表我们要画一个地图的长和宽 map.start=[1,1]; %起始点 注意必须在地图范围内 map.goal=[18,18]; %目标点 注意必须在地图范围内 obstacle=GetBoundary(map);%得到边界数据 nObstacle=0;%在地图中随机加入XX个障碍物 obstacle=GetObstacle(nObstacle,obstacle,map);%障碍物和边界坐标 obstacle = [obstacle;4,1; 4,2; 4,3; 4,4; 3,4 ;2,4;];%全封死的情况,是没有路的 %obstacle = [obstacle;1,2;2,1;2,2];%此也为全封死的情况,也没有路的 %obstacle = [obstacle;1,3;2,3;3,3;3,2;3,1];%此也为全封死情况,也没有路的 % %load('obstacle1.mat'); %画出网格线 PlotGrid(map); hold on; %画出障碍点 FillPlot(obstacle,'k'); path=AStar(obstacle,map)%A*算法 %画出路径 % if length(path)>=1 plot(path(:,1),path(:,2),'-c','LineWidth',5);hold on; end %}
整个Astar算法实现的核心代码,注释挺详细的,我就不多加解释了。
function path=AStar(obstacle,map) %{ Astar算法思路 1.将起始点放在Openlist中 2.重复以下过程: 首先判断是否到达目标点,或无路径 >>如果终点已加入到Openlist中,则已找到路径(此时起始点就是目标点,无需再找) >>Openlist为空,无路径 a.按照Openlist中的第三列(代价函数F)进行排序,查找F值最小的节点 b.把这个F值最小的节点移到Closelist中作为 当前节点 c.对当前节点周围的8个相邻节点: >>如果它不可达,忽略它 >>如果它在Closelist中,忽略它 >>如果它不在Openlist中,加放Openlist,并把当前节点设置为它的父节点,记录该节点的F值 >>如果它已经在Openlist中,检查经当前节点到达那里是否更好(用G或F值判断), >如果更好,则将当前节点设置为其父节点,并更新F,G值;如果不好,则不作处理 3.保存路径 %} %用于存储路径 path=[]; %OpenList open=[]; %CloseList close=[]; %findFlag用于判断while循环是否结束 findFlag=false; %================1.将起始点放在Openlist中====================== %open变量每一行 [节点坐标,代价值F=G+H,代价值G,父节点坐标] open =[map.start(1), map.start(2) , 0+h(map.start,map.goal) , 0 , map.start(1) , map.start(2)]; %更新状态--下一步的八个点 next=MotionModel(); %=======================2.重复以下过程============================== while ~findFlag %--------------------首先判断是否达到目标点,或无路径----- if isempty(open(:,1)) disp('No path to goal!!'); return; end %判断目标点是否出现在open列表中 [isopenFlag,Id]=isopen(map.goal,open); if isopenFlag disp('Find Goal!!'); close = [open(Id,:);close] findFlag=true; break; end %------------------a.按照Openlist中的第三列(代价函数F)进行排序,查找F值最小的节点 [Y,I] = sort(open(:,3)); %对OpenList中第三列排序 open=open(I,:);%open中第一行节点是F值最小的 %------------------b.将F值最小的节点(即open中第一行节点),放到close第一行(close是不断积压的),作为当前节点 close = [open(1,:);close]; current = open(1,:); open(1,:)=[];%因为已经从open中移除了,所以第一列需要为空 %--------------------c.对当前节点周围的8个相邻节点,算法的主体:------------------------ for in=1:length(next(:,1)) %获得相邻节点的坐标,代价值F先等于0,代价值G先等于0 ,后面两个值是其父节点的坐标值,暂定为零(因为暂时还无法判断其父节点坐标是多少) m=[current(1,1)+next(in,1) , current(1,2)+next(in,2) , 0 , 0 , 0 ,0]; m(4)=current(1,4)+next(in,3); % m(4) 相邻节点G值 m(3)=m(4)+h(m(1:2),map.goal);% m(3) 相邻节点F值 %>>如果它不可达,忽略它,处理下一个相邻节点 (注意,obstacle这个数组中是包括边界的) if isObstacle(m,obstacle) continue; end %flag == 1:相邻节点 在Closelist中 targetInd = close中行号 %flag == 2:相邻节点不在Openlist中 targetInd = [] %flag == 3:相邻节点 在Openlist中 targetInd = open中行号 [flag,targetInd]=FindList(m,open,close); %>>如果它在Closelist中,忽略此相邻节点 if flag==1 continue; %>>如果它不在Openlist中,加入Openlist,并把当前节点设置为它的父节点 elseif flag==2 m(5:6)=[current(1,1),current(1,2)];%将当前节点作为其父节点 open = [open;m];%将此相邻节点加放openlist中 %>>剩下的情况就是它在Openlist中,检查由当前节点到相邻节点是否更好,如果更好则将当前节点设置为其父节点,并更新F,G值;否则不操作 else %由当前节点到达相邻节点更好(targetInd是此相邻节点在open中的行号 此行的第3列是代价函数F值) if m(3) < open(targetInd,3) %更好,则将此相邻节点的父节点设置为当前节点,否则不作处理 m(5:6)=[current(1,1),current(1,2)];%将当前节点作为其父节点 open(targetInd,:) = m;%将此相邻节点在Openlist中的数据更新 end end %下面的end是判断八个相邻节点的for循环的end end %=====绘制====== PlotGrid(map); hold on; pause(0.01); %绘制节点close和open节点 FillPlot(close,'r'); hold on; FillPlot(open,'g') hold on; end %追溯路径 path=GetPath(close,map.start);
检查给定节点是否open列表中 是否在close列表中
function [flag,targetInd]=FindList(m,open,close) %{ 函数功能: 如果相邻节点(m存储其信息) 已经在Closelist中,则flag = 1 targetInd = 其所在close的行数,用来定位 如果相邻节点(m存储其信息) 不在Openlist 中,则flag = 2 targetInd = [] 如果相邻节点(m存储其信息) 已经在Openlist 中,则flag = 3 targetInd = 其所在open的行数,用来定位 %} %如果openlist为空,则一定不在openlist中 if isempty(open) flag = 2; targetInd = []; else %open不为空时,需要检查是否在openlist中 %遍历openlist,检查是否在openlist中 for io = 1:length(open(:,1)) if isequal( m(1:2) , open(io,1:2) ) %在Openlist中 flag = 3; targetInd = io; return; else %不在Openlist中 flag = 2; targetInd = []; end end end %如果能到这一步,说明: 一定不在Openlist中 那么需要判断是否在closelist中 %遍历Closelist(注意closelist不可能为空) for ic = 1:length(close(:,1)) if isequal( m(1:2) , close(ic,1:2) ) %在Closelist中 flag = 1; targetInd = ic; return;%在Closelist中直接return end end %{ 以下代码用于测试此函数的正确性: open = [ 1,1 ; 2,2; 3,3; 4,4; 5,5; 6,6; 7,7; 8,8; 9,9]; %还有一种情况:open列表为空 close = [1,2 ; 2,3; 3,4; 4,5; 5,6; 6,7; 7,8]; m1 = [5,6]; %在close中 此时flag应为1 targetInd 应为 5 m2 = [0,0]; %不在open中, 此时flag应为2 targetInd 应为空[] m3 = [3,3]; %在open中 此时flag应为3 targetInd 应为 3 [flag,targetInd] = FindList(m1,open,close) %flag = 1 targetInd = 5 [flag,targetInd] = FindList(m2,open,close) %flag = 2 targetInd = [] [flag,targetInd] = FindList(m3,open,close) %flag = 3 targetInd = 3 %} end
function boundary=GetBoundary(map) %获得地图的边界的坐标 boundary=[]; for i1=0:(map.XYMAX+1) boundary=[boundary;[0 i1]]; end for i2=0:(map.XYMAX+1) boundary=[boundary;[i2 0]]; end for i3=0:(map.XYMAX+1) boundary=[boundary;[map.XYMAX+1 i3]]; end for i4=0:(map.XYMAX+1) boundary=[boundary;[i4 map.XYMAX+1]]; end end
function obstacle=GetObstacle(nob,obstacle,map) %生成障碍点的坐标 ob=round(rand([nob,2])*map.XYMAX); %生成的障碍点有可能是和start点和goal点坐标重合的,需要删除,removeInd为重合点的数组索引index removeInd=[]; %遍历ob数组,检查哪些坐标与start和goal重合,并将其索引存在removeInd中 for io=1:length(ob(:,1)) if(isequal(ob(io,:),map.start) || isequal(ob(io,:),map.goal)) removeInd=[removeInd;io]; end end %将重复的节点置空,去掉 ob(removeInd,:)=[]; %将ob障碍点加入到obstacle中(obstacle中已经包括边界节点的坐标了,这里还要再加上内部障碍点的坐标) obstacle=[obstacle;ob];
最后得到整个路径的坐标
function path=GetPath(close,start) ind=1; path=[]; while 1 path=[path; close(ind,1:2)]; if isequal(close(ind,1:2),start) break; end for io=1:length(close(:,1)) if isequal(close(io,1:2),close(ind,5:6)) ind=io; break; end end end end
启发函数的代价值,这里采用的是曼哈顿距离
function hcost = h( m,goal )
%计算启发函数代价值 ,这里采用曼哈顿算法
hcost =10* abs( m(1)-goal(1) )+10*abs( m(2)-goal(2) );
end
判断一个节点是否为障碍点(边界点也认为是障碍点)
function flag = isObstacle( m,obstacle )
%判断节点m是否为障碍点,如果是就返为1,不是就返回0
for io=1:length(obstacle(:,1))
if isequal(obstacle(io,:),m(1:2))
flag=true;
return;
end
end
flag=false;
end
判断一个节点是否在open列表中,感觉这个函数的功能和3中的FindList函数功能有些重复,但还是编了这个函数
function [isopenFlag,Id] = isopen( node,open ) %判断节点是否在open列表中,在open中,isopenFlag = 1,不在open中,isopenFlag = 0 .并反回索引号 isopenFlag = 0; Id = 0; %如果open列表为空,则不在open列表中 if isempty(open) isopenFlag = 0; else %open列表不为空时 for i = 1:length( open(:,1) ) if isequal( node(1:2) , open(i,1:2) ) %在Openlist中 isopenFlag = 1; Id = i; return; end end end end
得到当前节点周边的八个相邻节点的坐标差值和移动距离
function next = MotionModel()
%当前节点 周围的八个相邻节点 与 当前节点的坐标差值(前两列)
%当前节点 周围的八个相邻节点 与 当前节点的距离值(最后一列)
next = [-1,1,14;...
0,1,10;...
1,1,14;...
-1,0,10;...
1,0,10;...
-1,-1,14;...
0,-1,10;...
1,-1,14];
end
绘制
function PlotGrid( map ) %PLOTGRID Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here %绘制网格 for i = 1:map.XYMAX+3 line([-0.5,map.XYMAX+1.5],[i-1.5,i-1.5]); end for j = 1:map.XYMAX+3 line([j-1.5,j-1.5],[-0.5,map.XYMAX+1.5]); end hold on; plot(map.start(1),map.start(2),'og'); hold on; plot(map.goal(1),map.goal(2),'ob'); axis([-1.5,map.XYMAX+2.5,-1.5,map.XYMAX+2.5]); axis equal; end
function FillPlot(coord,color) %coord为给出的点的坐标,为 n by 2 的向量,第一列为点的x坐标,第二列为点的y坐标 %我们画出以这些点为中心,边长为1的填充正方形 color为颜色 如color = 'k'时,表示黑色 for i = 1:length(coord(:,1)) x = coord(i,1); y = coord(i,2); X = [x-0.5,x+0.5,x+0.5,x-0.5]; Y = [y-0.5,y-0.5,y+0.5,y+0.5]; fill(X,Y,color); hold on; end axis equal; end
下面为本程序运行结果示例图,只截取了最终的结果,在运行过程中是动态显示寻路过程的。
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