1 简介移动机器人路径规划一直是一个比较热门的话题A星算法以及其扩展性算法被广范地应用于求解移动机器人的最优路径。该文在研究机器人路径规划算法中详细阐述了传统A星算法的基本原理并通过栅格法分割了机器人路径规划区域利用MATLAB仿真平台生成了机器人二维路径仿真地图对其进行仿真实验并对结果进行分析和研究为今后进一步的研究提供经验。​A星算法是一种启发性的算法即由通过设定评估函数全面性地对网格的各个节点进行评估。而每个节点就是机器人所到达的位置对每个位置点都进行智能化评估找到最好的位置从而最终找到目标位置。A星算法评估函数如下:2 部分代码close all; clear all;%initial the map sizesize_x 10;size_y 10;size_t 100;%1 - white - clear cell%2 - black - obstacle%3 - Grayish blue - robot 1%4 - Reddish blue - robot 2%5 - purple - robot 3%6 - vivid green - robot 4%7 - Plum red - robot 5cmap [1 1 1;0 0 0;0.69 0.87 0.90;0.25 0.41 0.88;0.63 0.13 0.94;0 1 0.5;0.87 0.63 0.87;];colormap(cmap); %将颜色进行映射%initial the space_time_map and reservation tablespace_map ones(size_x, size_y);space_time_map ones(size_x, size_y, size_t);reservation_table zeros(size_x, size_y, size_t);%add the static obstaclespace_time_map(1:5, 5, :) 2*ones(5,1, size_t);reservation_table(1:5, 5, :) 2*ones(5,1, size_t);%the start point array and end point arraystart_points [2 4; 5 1];%[2 4; 5 1; 1 1; 9 6;7 3 ];end_points [8 7; 8 10];%[8 7; 10 10; 7 3; 3 2; 1 1];len_route_max 0;route_all [];for index 1:length(start_points(:,1))%initial the start point and the end pointroute []; %搜索出来的最短路径点的集合start_coords start_points(index, :);disp(start_coords);end_coords end_points(index, :);disp(end_coords);[route] Time_Astar_For_Cooperative_Path_Finding(start_coords, end_coords, space_time_map, reservation_table);route_all(index, 1:length(route)) route;disp(route);if (length(route) len_route_max)len_route_max length(route); %总的需要走过的步数endfor i 1:size(route, 2)reservation_table(route(i)) index2;endend%show the moving processfor i 1:len_route_maxshow_map ones(size_x, size_y);show_map(1:5, 5) 2*ones(5,1);for j 1:length(start_points(:,1))if (route_all(j, i))[x, y, t] ind2sub(size(space_time_map), route_all(j, i));show_map(x, y) j2;elseroute_all(j, i) route_all(j, i-1);[x, y, t] ind2sub(size(space_time_map), route_all(j, i));show_map(x, y) j2;endendimage(1.5, 1.5, show_map)grid on;axis image;drawnow;pause(2);end3 仿真结果4 参考文献[1]周宇杭, 王文明, 李泽彬,等. 基于A星算法的移动机器人路径规划应用研究[J]. 电脑知识与技术学术版, 2020, 16(13):4.部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除。