利用A星算法设置障碍物（A-star）

资 源 简 介

利用A星算法设置障碍物（A-star）

详 情 说 明

A星算法作为经典的路径规划算法，在机器人导航、游戏开发等领域有着广泛应用。该算法通过结合启发式函数和实际代价计算，能够高效绕开障碍物并找到最优路径。

实现思路主要分为三个核心步骤： 地图建模：将环境抽象为网格，标记障碍物位置。每个网格节点记录通行代价、启发式估值和父节点指针。 优先级搜索：从起点出发，利用优先队列（开放列表）按"F=G+H"总代价排序。G代表从起点到当前节点的实际移动成本，H是通过曼哈顿距离等启发函数估算到终点的剩余成本。 动态避障：当扩展节点遇到障碍物时，直接将其加入关闭列表。通过持续检查相邻节点的通行状态，动态调整路径走向，最终回溯父节点生成平滑轨迹。

相比于传统Dijkstra算法，A*的优势在于通过启发式预估大幅减少无效搜索。实际应用中可通过调整启发函数的权重来平衡路径最优性和计算效率。