微信公众平台怎么做微网站,个人网页设计硬件需求,内容管理网站建设方案,郑州网站制作汉狮在自动驾驶与移动机器人路径规划时#xff0c;必定会用到经典的算法A star。下面是我未加入与加入Tie Breaker 的matlab实现效果。可以发现加入Tie Breaker之后效果明显改善。
目录
一、效果比较
1.未加入Tie Breaker#xff08;黑色为障碍物#xff0c;菱形绿色为目标点… 在自动驾驶与移动机器人路径规划时必定会用到经典的算法A star。下面是我未加入与加入Tie Breaker 的matlab实现效果。可以发现加入Tie Breaker之后效果明显改善。
目录
一、效果比较
1.未加入Tie Breaker黑色为障碍物菱形绿色为目标点与起始点红色为close,绿色为open黄色为最终路径
2.加入Tie Breaker黑色为障碍物菱形绿色为目标点与起始点红色为close,绿色为open黄色为最终路径
二、A star算法
1.算法背景与原理
2.算法流程
3.算法应用与优化
4.算法特点与局限性
5.总结与展望
6.A star的Tie Breaker
三、核心代码
1.Main代码
2.A star算法
3.地图创建 一、效果比较
1.未加入Tie Breaker黑色为障碍物菱形绿色为目标点与起始点红色为close,绿色为open黄色为最终路径
代码链接
移动机器人自主路径规划之Astar算法MATLAB实现代码资源-CSDN文库
1原始地图信息。 2规划地图信息 3路径信息 2.加入Tie Breaker黑色为障碍物菱形绿色为目标点与起始点红色为close,绿色为open黄色为最终路径
1 . − .
1 (. − . )
2 . − .
2 . − . (1 × 2 − 2 × 1)
h ℎ × 0.001
代码链接
无人驾驶移动机器人路径规划之AstarTieBreaker)算法及其matlab实现资源-CSDN文库
1原始地图信息。 2规划地图信息 3路径信息 二、A star算法 Astar算法是一种广泛使用的路径规划算法它通过启发式搜索的方式在图形或网络中寻找两个节点之间的最短路径。A算法结合了广度优先搜索和最佳优先搜索的特点通过评估每个可能的路径以找到从起点到目标节点的最佳路径。以下是对A*算法的详细介绍。
1.算法背景与原理 A*算法最早于1964年在IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics中的论文《A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths》中首次提出。它属于经典的启发式搜索方法其核心思想在于当前搜索结点往下选择下一步结点时可以通过一个启发函数来进行选择选择代价最少的结点作为下一步搜索结点而跳转其上。 在Astar算法中每个节点都有两个关键值G值和H值。G值表示从起点到当前节点的实际代价即已经走过的路径长度H值表示从当前节点到目标节点的估计代价即预计还需要走多远才能达到目标。Astar算法在搜索过程中始终选择F值最小的节点进行扩展其中FGH。这种策略使得A*算法能够尽可能地沿着最短路径进行搜索从而提高搜索效率。
2.算法流程
A*算法的流程大致如下
初始化创建一个开放列表和一个关闭列表用于存储待探索和已探索的节点。将起点加入开放列表。选择节点从开放列表中选择F值最小的节点作为当前节点。如果开放列表为空则算法结束表示没有找到路径。扩展节点将当前节点从开放列表移到关闭列表并检查其所有邻居节点。对于每个邻居节点如果它已经在关闭列表中则忽略它如果它不在开放列表和关闭列表中则计算其G值、H值和F值并将其添加到开放列表如果它已经在开放列表中但新计算的G值更小则更新其G值和F值。重复搜索重复步骤2和3直到目标节点被加入关闭列表或开放列表为空。如果目标节点被加入关闭列表则算法找到了一条从起点到目标节点的路径如果开放列表为空则算法结束表示没有找到路径。
3.算法应用与优化 Astar算法在游戏开发、机器人学和其他相关领域有着广泛的应用。在游戏中Astar算法被用来实现人物的寻路功能使得角色能够智能地找到从起点到终点的最短路径。在机器人学中A*算法被用于机器人的路径规划帮助机器人避开障碍物并高效地到达目的地。 为了提高A*算法的性能和效率研究者们进行了大量的优化工作。例如通过改进数据结构如使用优先队列来存储开放列表中的节点可以减少算法的时间复杂度通过引入预处理技术如构建网格地图或生成路标图可以进一步提高算法的搜索速度通过引入动态障碍物处理和实时地图更新机制可以使算法更好地适应复杂和动态的环境。
4.算法特点与局限性 Astar算法具有方向性、智能性等特点能够结合搜索任务中的环境情况缩小搜索范围提高搜索效率。然而Astar算法也存在一些局限性。首先它依赖于启发式函数的选择如果启发式函数设计不当可能导致算法性能下降或无法找到最优解。其次Astar算法在复杂的环境或图形中可能不是最优的因为它需要对每个可能的路径进行评估和比较。此外Astar算法的空间复杂度较高需要存储大量的节点信息这可能导致内存消耗较大。
5.总结与展望 Astar算法作为一种高效的路径规划算法在多个领域得到了广泛应用。通过不断优化和改进算法的实现方式可以进一步提高Astar算法的性能和效率使其更好地适应复杂和动态的环境。未来随着人工智能和机器人技术的不断发展A*算法有望在更多领域发挥重要作用为智能系统的路径规划和决策提供支持。 请注意以上是对A star算法的简要介绍实际应用中可能还需要考虑更多的细节和特殊情况。此外由于篇幅限制这里无法对Astar算法的每个方面都进行深入的探讨。如果需要更详细或专业的介绍建议查阅相关学术论文或技术文档。
6.A star的Tie Breaker A star算法中的Tie Breaker平局决胜者是一个解决在搜索过程中遇到多个具有相同F值的节点时如何选择下一个扩展节点的问题的机制。在A star算法中当开放列表中存在多个具有相同最小F值的节点时如果没有明确的选择标准算法可能会陷入非确定性的行为导致每次运行的结果不一致或者搜索性能下降。 Tie Breaker的作用就是提供一个确定性的选择标准确保在面临多个相同F值的节点时算法能够一致地选择下一个扩展节点。这样可以提高算法的稳定性和可预测性。 Tie Breaker的具体实现方式可以有多种。一种常见的做法是按照节点的其他属性进行排序比如按照节点的G值或者H值进行次级排序。如果G值和H值也相同还可以考虑使用节点的位置、编号或者其他自定义的属性进行排序。这样当遇到多个具有相同F值的节点时算法会根据Tie Breaker的规则选择一个确定的节点进行扩展。 另外有些实现中还可能采用随机选择的方式来处理平局情况但这通常不是首选方法因为它可能导致算法的不稳定性和不可预测性。 总之Tie Breaker是A算法中一个重要的机制用于解决在选择扩展节点时遇到的平局情况确保算法的一致性和稳定性。通过合理地设计Tie Breaker的规则可以提高A算法的性能和可靠性。
三、核心代码
1.Main代码
function Main()
%主程序
clc
clear all
close all;
disp(A Star Path Planing start!!);
[map,node,obstacle]createmap();map_start node(1:2);
map_goal node(3:4);
xmax size(map,1);
ymax size(map,2);
figure;
pause(3);
axis([1 xmax1 1 ymax1])
set(gca,YTick,0:1:xmax);
set(gca,XTick,0:1:ymax);
grid on;
hold on;
% 绘制边界和障碍点
plot(obstacle(:,1).5,obstacle(:,2).5,o, MarkerFaceColor, k, MarkerEdgeColor, k);
hold on;
% 绘制起始点
plot(map_start(1).5,map_start(2).5,d,MarkerFaceColor,g);
hold on;
text(map_start(1).5,map_start(2).5,Start);
hold on;
% 绘制终止点
plot(map_goal(1).5,map_goal(2).5,d,MarkerFaceColor,g);
hold on;
text(map_goal(1)1,map_goal(2).5,Target);hold on;
path FAstar(obstacle,map,map_start,map_goal);% A*算法%画出路径
figure;
axis([1 xmax1 1 ymax1])
set(gca,YTick,0:1:xmax);
set(gca,XTick,0:1:ymax);
grid on;
hold on;
% 绘制边界和障碍点
plot(obstacle(:,1).5,obstacle(:,2).5,o, MarkerFaceColor, k, MarkerEdgeColor, k);
hold on;
% 绘制起始点
plot(map_start(1).5,map_start(2).5,d,MarkerFaceColor,g);
hold on;
text(map_start(1).5,map_start(2).5,Start);
% 绘制终止点
plot(map_goal(1).5,map_goal(2).5,d,MarkerFaceColor,g);
hold on;
text(map_goal(1)1,map_goal(2).5,Target);
if length(path)1plot(path(:,1)0.5,path(:,2)0.5,-y,LineWidth,3);hold on;
end
%}grid on;
hold on;
pause(5);
%close(figure(1));end
2.A star算法
function path FAstar(obstacle,map,map_start,map_goal)
%Tie Breaker
dx0 abs(map_goal(1)-map_start(1));
dy0 abs(map_goal(2)-map_start(2));
% A*程序算法
path [] ;
%openlist
open [];
%closelist
close [];%findflag用于判断while循环是否结束
findflag false;
%1.起始点放在openlist中
open [map_start(1),map_start(2),0h(map_start,map_goal),0,map_start(1),map_start(2)];%节点坐标、代价值FG父节点
%更新八节点
next model();
while ~findflag%首先判断是否到达目标点if isempty(open(:,1))disp(No path to goal!);return;end%判断目标点是否在open中[openflag,id] Isopen(map_goal,open);if openflagdisp(Find goal!);close [open(id,:);close];%close的第一行findflag true;break;end%判断openlist中F排序%寻找F最小点[Y,I] sort(open(:,3));open open(I,:);%F值排序后的open%将F最小的节点open中第一行节点放到closeclose [open(1,:);close];current open(1,:);open(1,:) [];%open第一行置为空%对当前节点周围4个相邻节点进行判断for in 1:length(next(:,1))%获得相邻节点的坐标F置为0G置为0%父坐标暂定为0m [current(1,1)next(in,1) , current(1,2)next(in,2),0,0,0,0];m(4) current(1,4) next(in,3);%相邻节点Gm(3) m(4) h1(m(1:2),map_goal,dx0,dy0);%相邻节点F%判断当前节点是否为阻碍点if Isobstacle(m,obstacle)continue;end%{如果相邻节点在closelist中则flag1 targetInd其close的行数如果相邻节点不在openlist中则flag2 targetInd[]如果相邻节点在openlist中则flag3 targetInd其open的行数%}[flag,targetInd] Findlist(m,open,close);%如果它在Closelist中忽略此相邻节点if flag1continue;%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 flag2m(5:6) [current(1,1),current(1,2)];open [open;m];%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)m(5:6) [current(1,1),current(1,2)];open(targetInd,:) m; %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endendendplotmap(map,open,close);
end
%追溯路径
path getpath(close,map_start);end
3.地图创建
function [map,node,obstacle] createmap()
%创建地图
clear all;
figure;%创建新窗口%地图参数初始化
max_x 100;%长
max_y 100;%宽
p_obstacle 0.3;%阻碍率%设置阻碍点
obstacle0 ones( max_x ,max_y ) * p_obstacle;%创建矩阵
%MAP中阻碍点设为-1非阻碍点设为9998
map 9999*((rand(max_x,max_y))obstacle0) - 1;%-1代表阻碍物
YMAX size(map,2);%y轴最大
XMAX size(map,1);%x轴最大
obstacle [];
for i1 0 : (YMAX1)obstacle [obstacle;[0 i1]];
end
for i2 0 : (XMAX1)obstacle [obstacle;[i2 0]];
end
for i3 0 : (YMAX1)obstacle [obstacle;[XMAX1 i3]];
end
for i4 0 : (XMAX1)obstacle [obstacle;[i4 YMAX1]];
end
%障碍点坐标
for i 1 : XMAXfor j 1 : YMAXif map(i,j) -1obstacle [obstacle;[i j]];endend
end
axis([1 max_x 1 1 max_y 1])%x,y轴1-50图像
set(gca,XTick,0:1:max_x);%x轴的间隔为1
set(gca,YTick,0:1:max_y);%y轴的间隔为1
grid on;%设置网格线
hold on;%保持图形
%绘制地图障碍物
for i 1 : max_xfor j 1 : max_yif map(i,j) -1plot(i0.5, j0.5, o, MarkerFaceColor, k, MarkerEdgeColor, k); %中心位置绘制点endend
end
pause(1);%延时一秒
%初始点
hmsgbox(初始位置标记);%弹出初始框提示标记初始位置
uiwait(h,3);%3s后关闭对话框
if ishandle(h) 1%删除对话框delete(h);
end
xlabel(请设置初始点X轴 ,Color,black);%设置x轴
but 0;
while(but ~ 1)%收到左键点击[xval,yval,but] ginput(1);xvalfloor(xval);yvalfloor(yval);
end
xstart xval;%初始位置
ystart yval;
map(xval,yval) 0;
plot(xval 0.5,yval 0.5,d,MarkerFaceColor,g);%绘制初始点
text(xval 1,yval 0.5,Start);
pause(1);%延时一秒
%目标点
hmsgbox(目标位置标记);%弹出目标提示标记目标位置
uiwait(h,3);%3s后关闭对话框
if ishandle(h) 1%删除对话框delete(h);
end
xlabel(请设置目标点X轴 ,Color,black);%设置x轴
but1 0;
while(but1 ~ 1)%收到左键点击[xval,yval,but1] ginput(1);xvalfloor(xval);yvalfloor(yval);
end
xTarget xval;%目标位置
yTarget yval;
map(xval,yval) 9998;
plot(xval 0.5,yval 0.5,d,MarkerFaceColor,g);%绘制目标点
text(xval 1,yval 0.5,Target);
node [xstart,ystart,xTarget,yTarget];hmsgbox(请确认地图信息);%确认地图信息
uiwait(h,3);%3s后关闭对话框
if ishandle(h) 1%删除对话框delete(h);
end
pause(5);
