基于Dijkstra、A*和动态规划的移动机器人路径规划（Matlab代码实现）
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目录
💥1 概述
📚2 运行结果
📝2.1 Dijkstra算法
📝2.2 A*算法
📝2.3 动态规划
🎉3 Matlab代码实现
💥1 概述
在基于采样的方法中，需要在落在给定地图的未占用区域的地图上生成一定数量的点。然后，我们计算哪个节点与哪些节点有连接。通过这种方式，获得了生成的随机点的无向图。
为了生成这些点，可以使用一些复杂的方法来尽可能聪明地在地图周围分布节点。但是在那个存储库中，选择通过均匀随机来生成它们。生成了100个节点，这些节点位于地图的自由区域。有给定的映射，生成的节点及其连接。
通过Dijkstra、Astar和动态规划测试了102个节点图路径规划。
📚2 运行结果
📝2.1 Dijkstra算法
📝2.2 A*算法
📝2.3 动态规划
部分代码：
function [map, nodelocation]= generate_node(map,nnode)
% merge vertices of all obstacle
obsx=map.pgx{1};
obsy=map.pgy{1};
for i=2:length(map.pgx)
obsx=[obsx NaN map.pgx{i}];
obsy=[obsy NaN map.pgy{i}];
end
map.obsx=obsx;
map.obsy=obsy;
% set nodelocation to all zero
nodelocation=zeros(nnode,2);
% generate nodes
n=1;
while (n<=nnode)
% generate random two number in range of map's border
rx=rand* (map.xrange(2)-map.xrange(1)) + map.xrange(1);
ry=rand* (map.yrange(2)-map.yrange(1)) + map.yrange(1);
state=0;
% if this node is not inside any obstacle
if ~inpolygon(rx,ry,obsx,obsy)
% add this location to nodelocation list
nodelocation(n,1)=rx;
nodelocation(n,2)=ry;
n=n+1;
end
end
hold on;
plot(nodelocation(:,1),nodelocation(:,2),'r*');
hold off;