MATLAB实现的改进D*动态路径规划系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用改进的D*算法，为移动机器人提供动态路径规划能力。系统支持已知或部分已知环境，可实时适应障碍物变化并重新规划最优路径，有效提升路径规划的鲁棒性与效率。

详 情 说 明

基于改进D*算法的动态路径规划系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的D*（Dynamic A*）路径规划算法，专为移动机器人或无人车在已知或部分已知环境中的导航任务设计。该算法不仅能够在静态环境中规划最优路径，还能有效应对环境的动态变化（如临时障碍物的出现），实现实时路径重规划。通过引入启发式搜索优化和路径平滑处理技术，系统在计算效率和路径质量方面均优于传统D*算法。项目提供完整的可视化界面，直观展示路径规划的整个过程与最终结果。

功能特性

• 动态重规划能力：当环境中出现新的障碍物或原有障碍物移动时，系统能够快速响应并重新规划可行路径。
• 算法效率优化：改进的启发式搜索策略显著减少了节点扩展数量，提升规划速度。
• 路径平滑处理：对生成的原始路径进行平滑优化，减少不必要的转折，使路径更符合机器人运动学约束。
• 可视化演示：实时显示栅格地图、障碍物、节点扩展过程以及最终路径，支持规划过程动画生成。
• 性能指标输出：自动计算并输出路径长度、规划时间等关键性能参数。

使用方法

1. 准备输入数据：

- 设置起点和终点坐标，格式为 [x_start, y_start] 和 [x_goal, y_goal]。 - 提供二维栅格地图矩阵，其中 0 代表可通行区域，1 代表障碍物。 - （可选）提供动态障碍物信息，包括位置、出现时间及运动轨迹。

1. 运行规划系统：

执行主程序文件，系统将自动加载输入数据并开始路径规划。

1. 查看结果：

- 在可视化界面中观察规划过程动画。 - 获取输出的最优路径坐标序列（N×2矩阵）。 - 查看控制台输出的路径长度与规划时间等性能指标。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 硬件建议：至少 4GB RAM，支持图形显示

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括：初始化地图与起止点参数、调用改进的D*算法进行路径搜索、处理动态障碍物信息并触发重规划、对初步路径进行平滑优化、生成规划过程的可视化动画以及计算并输出最终的路径性能指标。