A星算法的Matlab版本，为官方提供。

简介：
A星(A*)算法作为一种在图形搜索领域内极为高效的路径规划方法，尤其适用于在有限的二维或三维空间环境中进行路径规划。它巧妙地融合了Dijkstra算法的全局最优性以及启发式搜索的效率，并借助启发式函数来预估从起点到目标点的最短路径长度。在提供的MATLAB实现中，我们可以重点关注以下几个关键知识点：1. **启发式函数**：A*算法的核心在于其所采用的启发式函数，通常使用曼哈顿距离或欧几里得距离来估算当前位置到目标位置的直线距离。在MATLAB代码中，这个函数可能被定义为`h`，用于计算剩余代价。2. **优先队列（优先级堆）**：为了有效地管理待探索的节点，A*算法利用优先队列进行存储和排序，队列中的节点按照f(n) = g(n) + h(n)的值进行排列，其中g(n)代表已知从起点到当前节点的实际代价，而f(n)则表示总代价的估计值。在MATLAB中，这可能通过`struct`数组或自定义的数据结构来实现。3. **节点扩展**：算法每次从优先队列中选取代价最低的节点进行扩展，并将其相邻节点添加到待探索列表中。`execnxt.m`很可能是一个执行节点扩展功能的函数。4. **路径成本更新**：当算法发现一条更优的新路径时，需要对已探索节点的成本进行相应的更新以保证路径最优性。这一过程可能在`Astarm.m`或`followlead.m`中完成。5. **节点标记**：为了避免重复地探索已经访问过的节点并提高效率，每个节点都会设置一个标志位来记录是否已被访问过。这通常通过一个布尔数组或字典来实现，例如 `selnodes.m` 和 `selnodes2.m` 中的相关功能。6. **网格设置**：在 `grid_setup.m` 中通常包含创建和初始化搜索网格的代码模块，该模块负责定义障碍物的位置（如通过 `defobs.m` 实现），以及设定起始点和目标点的坐标。7. **主程序**： `main.m` 通常作为整个算法流程的入口点，负责调用其他辅助函数、设置必要的参数以及最终运行A*算法。8. **路径回溯**：当找到目标节点后，需要通过回溯机制追踪路径以获得最优解。这一过程可能在 `single_m.m` 或 `komegaA.m` 中实现。 通过学习这个官方的MATLAB A*实现可以深入理解该算法背后的细节逻辑,同时也能学习如何在MATLAB环境下有效地管理数据结构并优化搜索过程 。此外, 阅读和理解这些源代码也能帮助你将A*算法应用到实际项目中,例如机器人导航、游戏人工智能或者任何涉及寻路问题的场景 。