简易的路径规划算法在MATLAB中的实现

简介：
本研究探讨了在MATLAB环境中应用和实现一种简化版的路径规划算法。通过构建模拟环境，分析并优化算法性能，为解决实际问题提供有效的技术方案。 简单路径规划是计算机科学和机器人学中的一个重要问题，在给定起点和终点的情况下寻找最优或可行的路线。这种规划可以分为全局路径规划与局部路径规划两大类。 一、全局路径规划 在已知环境信息（如地图及障碍物位置）的前提下，全局路径规划旨在找出一条从起点到目标点的最佳或者合理的线路。在此领域中常用的算法包括： Dijkstra算法 原理：该方法始于起始节点，并逐步向四周扩展直至到达终点。通过维护一个距离表记录各节点与起点之间的最短路径长度并不断更新。 优点：易于理解，可实现并行计算，能提供全局最优解。 缺点：随着问题规模的增大，其复杂度和内存需求也会显著增加。 A*算法 原理：作为Dijkstra算法的一种优化版本，在搜索过程中加入了启发式信息（即从当前节点到目标的距离估算），以提高效率。 优点：在合适的启发函数下可以高效地找到最优路径。 缺点：空间消耗较大且时间性能不稳定，不适合动态环境或高维问题。 RRT (快速扩展随机树)算法 原理：它通过构建一棵由起始点出发并不断生长的随机树来探索周围的空间。