A星算法

资 源 简 介

A星算法

详 情 说 明

A星算法是一种广泛应用于路径规划和图形遍历的高效搜索算法。它结合了Dijkstra算法的完备性和贪心搜索的高效性，通过启发式函数来估算从当前节点到目标节点的成本，从而智能地选择最有希望的路径。

在机器人路径规划中，A星算法允许用户自定义起始点和终点位置。算法会计算出避开障碍物的最优路径，同时保证路径的总成本（通常是距离或时间）最小。其核心在于两个关键函数的平衡： 实际成本函数g(n)：记录从起点到当前节点的实际代价 启发式函数h(n)：估算当前节点到终点的预期代价（常用曼哈顿距离或欧几里得距离）

MATLAB实现时（如astar.m文件），算法通常会维护开放和关闭两个节点列表，通过迭代评估周围节点的f(n)=g(n)+h(n)值来决定搜索方向，直到找到目标节点为止。这种实现特别适合栅格地图环境下的机器人导航任务，既保证了路径最优性，又具有较高的计算效率。