astar算法matlab代码-ENPM661-Project3-Phase3-Chris-Wheatley:该项目探索A*使用...

A*（A-star）算法是一种在图形搜索中广泛使用的路径规划算法，它的主要目标是找到从起点到终点的最短路径。在这个项目中，我们关注的是A*算法在非完整差动驱动（Nonholonomic Differential Drive，NDD）机器人的应用，这是一种在MATLAB环境中实现的示例。非完整差动驱动机器人通常用于移动机器人，它们不能像传统车辆那样自由地向任何方向转向，而是通过前后轮的速度差来实现转向。 A*算法的核心在于它结合了最佳优先搜索（如Dijkstra算法）与启发式信息。它使用一个估价函数`f(n) = g(n) + h(n)`，其中`g(n)`是从起始节点到当前节点的实际代价，`h(n)`是从当前节点到目标节点的启发式估计代价。这个估价函数使得A*能够更有效地搜索路径，因为它总是优先考虑可能的最优路径。 在非完整差动驱动机器人的路径规划中，我们需要考虑到机器人的运动约束。这些约束包括但不限于：前进速度、转弯半径、最小速度等。在MATLAB代码中，这些约束会体现在状态转移函数和代价函数中。状态转移函数描述了机器人如何从一个位置移动到另一个位置，而代价函数则计算每一步的代价。 在ENPM661-Project3-Phase3-Chris-Wheatley项目中，可以预期找到以下关键部分： 1. **地图表示**：地图通常以网格形式存储，每个单元格代表机器人可以占据的位置。单元格可以标记为可通行或障碍物。 2. **启发式函数**（`h(n)`）：一般使用曼哈顿距离或欧几里得距离作为启发式，但需注意非完整差动驱动机器人的转向限制可能导致实际路径比直线距离更长，因此启发式函数可能需要调整以保持一致性。 3. **代价函数**（`g(n)`）：考虑机器人的速度和转向约束，计算从起点到当前位置的实际代价。 4. **状态转移函数**：定义机器人如何根据当前速度和转向参数从一个位置转移到另一个位置。 5. **开放列表和关闭列表**：A*算法使用这两个数据结构来跟踪已探索和待探索的节点。 6. **搜索算法**：核心的A*搜索算法，每次从开放列表中选择`f(n)`值最小的节点进行扩展，并更新其相邻节点的状态。 7. **路径回溯**：找到目标节点后，通过跟踪关闭列表中的父节点来重建最优路径。 8. **优化**：可能还包括路径平滑或其他优化技术，以减少不必要的转折，提高路径的执行效率。 在阅读和理解项目代码时，重点关注这些模块和函数，理解它们如何协同工作以解决非完整差动驱动机器人的路径规划问题。此外，由于项目标签为"系统开源"，意味着你有机会获取到完整的代码实现，这将有助于深入学习和实践A*算法在实际问题中的应用。