【路径规划】基于A星算法求解六边形栅格地图路径规划附matlab代码

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⛄ 内容介绍

为了提高栅格地图中路径规划的质量和效率,研究了采用不同类型的栅格建立栅格地图的方法,并分析了在相同环境、相同路径规划算法的情况下,不同类型栅格对最终规划路径的影响.仿真结果表明,采用正六边形栅格(蜂巢栅格)的栅格地图相比于传统栅格的栅格地图， 在障碍物信息描述方面更具有优势,规划出的路径长度最短,效率较高. 

⛄ 部分代码

clc

clear

close all

load(’data.mat’)

model1=[0.1 0.5 1 0.8 1 1];

model2=[0.8 0.1 1 0.5 1 1];

w=[0.34 0.33 0.33];%总评价指数修正系数

select_n=2;%选择A或B棋子

if select_n==1

    model=model1;

else

    model=model2;

end

fai=0.8;%深海路径指数

figure(1)

hold on

axis([h_x(1,1)-1.1*l_six h_x(1,end)+1.1*l_six h_y(1,1)-1.1*l_six h_y(end,2)+1.1*l_six])

axis off

%% 设置图的大小和位置

set(gcf,’position’,[200,10,650*col/row,750]);

yanse={’b’,’b’,’y’,’b’,’g’,’k’};%海域颜色

face_num=[1,0.6,1,0.2,1,0.8];%海域透明度

for i=1:row

    for j=1:col

        x=h_x(i,j)+l_six*cos(alphy);

        y=h_y(i,j)+l_six*sin(alphy);

        h=fill(x,y,yanse{h_data(i,j)});

        set(h,’facealpha’,face_num(h_data(i,j)))

        if threaten_data(i,j)==1

            h=fill(x,y,’r’,’edgealpha’,0);

            set(h,’facealpha’,0.6)

        end

        text(h_x(i,j)-l_six/2.7,h_y(i,j)+l_six*0.6,[num2str(i),’-’,num2str(j)],’FontSize’,90/row)

    end

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 黄浩乾, 沈寒伊, 唐家成,等. 基于六边形栅格地图的多AUV任务分配与路径规划方法:, CN111307153A[P]. 2020.

[2] 王文明, 杜佳璐. 基于正六边形栅格JPS算法的智能体路径规划[J]. 系统工程与电子技术, 2021(043-012).

[3] 关泉珍, 鲍泓, 史志坚. 基于A*算法的驾驶地图路径规划实现[J]. 北京联合大学学报, 2016, 30(2):9.

[4] 朱宝艳, 李彩虹, 宋莉,等. 基于栅格的可视图建模的移动机器人全局路径规划A*搜索算法[J].  2017.

[5] 陶哲, 高跃飞, 郑天江,等. 基于A*算法在蜂巢栅格地图中的路径规划研究[J]. 中北大学学报：自然科学版, 2020, 41(4):8.

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