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;

 

🎉3 Matlab代码实现