移动机器人的路径规划

资 源 简 介

移动机器人的路径规划

详 情 说 明

Astar算法是移动机器人路径规划中广泛使用的启发式搜索算法，它结合了Dijkstra算法的最优性保证和贪心搜索的效率优势。该算法通过评估每个节点的代价函数（f(n)=g(n)+h(n)）来智能地探索路径，其中g(n)代表从起点到当前节点的实际代价，h(n)是到目标点的启发式估计（如曼哈顿距离或欧几里得距离）。

在移动机器人导航中，Astar算法会优先扩展最有可能通向目标的节点，同时避免陷入局部最优。其优势在于能够根据环境地图（如栅格地图或拓扑地图）动态调整路径，并能处理静态障碍物。算法通过维护开放列表和关闭列表来高效管理节点探索顺序，确保在复杂环境中仍能快速收敛到最优或次优路径。

实际应用中常配合平滑处理（如B样条曲线）来消除路径的锯齿状转折，使机器人运动更符合动力学约束。与其他算法（如RRT或DWA）相比，Astar更适合已知结构化环境中的精确路径追踪需求。