A星算法 A*算法 自己研究编写的Matlab路径规划算法 Astar算法走迷宫 可自行设置起始点，目标点，自由更换地图。 ——————————————————— 可以和人工势场法融合 动态障碍物(默认发未融合版本只是A*)

路径规划是机器人导航、游戏开发和自动驾驶等领域的核心问题。本文将深入分析两种经典的路径规划算法——A*算法和人工势场法，并重点介绍它们的融合实现，展示如何结合两者的优势来解决复杂环境下的路径规划问题。

A*算法：智能搜索的经典之作

A*算法是一种广泛应用的最佳优先搜索算法，它通过评估函数f(n) = g(n) + h(n)来指导搜索方向，其中g(n)表示从起点到当前节点的实际代价，h(n)是从当前节点到目标节点的估计代价。

核心实现机制

在提供的代码中，A*算法的实现包含了几个关键组件：

启发式函数设计：

• hn函数计算当前点到终点的曼哈顿距离
• gn函数计算从起点到当前点的实际距离，考虑欧几里得距离

开放列表管理：

• minInOpen函数负责从开放列表中找出评估函数值最小的节点
• 使用全局变量F、G和parent来跟踪节点状态和路径关系

搜索过程：

算法从起点开始，逐步扩展相邻节点，评估每个节点的代价，并维护开放列表和关闭列表，直到找到目标节点或确定无解。

人工势场法：物理启发的局部规划

人工势场法模拟物理场中的受力情况，将目标点视为引力源，障碍物视为斥力源，通过计算合力来指导移动方向。

势场构建原理

引力场：

A星算法 A*算法 自己研究编写的Matlab路径规划算法 Astar算法走迷宫 可自行设置起始点，目标点，自由更换地图。 ——————————————————— 可以和人工势场法融合 动态障碍物(默认发未融合版本只是A*)

目标点产生引力，引力大小与距离成正比，方向指向目标：

F_att = Eta_att × dist(n,1) × unitVector(n,:)

斥力场：

障碍物产生斥力，在影响距离d0内起作用：

F_rep_ob1 = Eta_rep_ob × (1/dist(j,1)-1/d0) × dist(n,1) / dist(j,1)²
F_rep_ob2 = 0.5 × Eta_rep_ob × (1/dist(j,1) - 1/d0)²

A*与人工势场的融合创新

单纯的A*算法能够找到全局最优路径，但对动态环境适应性差；人工势场法适合局部避障，但容易陷入局部最优。融合算法结合了两者的优势。

融合策略

轨迹引力场：

在传统人工势场的基础上，增加了对A*生成路径的引力：

F_att_tra = Eta_att_tra × dist_tra(k,1) × dist(n,1)

这种设计使得移动物体不仅受到目标和障碍物的影响，还会被A*生成的全局最优路径所吸引，既保持了全局方向性，又具备了局部避障能力。

动态环境适应

融合算法特别适合动态环境：

• 使用A*生成初始全局路径
• 通过人工势场实时避让动态障碍物
• 轨迹引力确保不会偏离全局路径太远

代码中实现了两个动态移动的障碍物，展示了算法在动态环境中的优异表现。

算法优化与改进

地图优化技术

算法包含了一套地图优化机制，通过obs_optimaization函数识别并填补可能导致路径问题的障碍物间隙，提高了路径的可行性和平滑度。

路径平滑处理

使用贝塞尔曲线对A*生成的原始路径进行平滑处理：

curve = bezier_curve(control_points, hz)

这种方法将离散的网格路径转化为连续平滑的曲线，更符合实际移动需求。

性能分析与应用价值

通过实际测试，该融合算法在复杂静态和动态环境中均表现出色：

• 全局路径最优性得到保证
• 动态避障反应迅速
• 路径平滑自然
• 计算效率满足实时需求

总结

A*与人工势场融合算法代表了路径规划领域的一种重要思路：结合全局规划与局部反应的优点。这种融合不仅解决了单一算法的局限性，还为复杂环境下的路径规划提供了可靠解决方案。随着自动驾驶和智能机器人技术的发展，这类融合算法将在更多实际应用场景中发挥关键作用。

该实现的代码结构清晰，模块化程度高，包含了完整的路径规划流程和可视化展示，是学习和研究路径规划算法的优秀参考资料。