MATLAB A_star算法：机器迷宫寻路指南

1. A_star算法漫谈

A_star算法是人工智能领域赫赫有名的寻路算法，它将启发式搜索的思想融入经典的广度优先搜索算法中，大幅提升了寻路效率。启发式搜索的精髓在于，算法不再盲目地遍历所有可能的路径，而是巧妙地借鉴先验知识，有针对性地探索最具潜力的分支。

A_star算法的核心在于启发式启发，即启发式评估每个节点的路径优劣。评估维度多样，常见的方法有：

• 曼哈顿距离：计算节点与目标节点之间的水平或垂直距离
• 切比雪夫距离：计算节点与目标节点之间的最长水平或垂直距离
• 欧几里得距离：计算节点与目标节点之间的直线距离

2. 机器人迷宫寻路实战

MATLAB是工程领域广受青睐的建模和仿真工具，也是本文探索A_star算法的理想试验场。我们搭建了一个迷宫场景，机器人需要从起点寻找到终点。

% 定义迷宫尺寸
mazeSize = [10, 10];

% 生成迷宫数据
mazeData = [
    1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1;
    1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1;
    1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1;
    1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1;
    1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1;
    1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1;
    1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1;
    1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1;
    1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1;
    1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1;
];

% 机器人起始和终点
startPos = [2, 2];
endPos = [10, 10];

3. 寻路算法核心流程

A_star算法的寻路流程概括如下：

1. 创建开启和关闭表，开启表保存待探索节点，关闭表保存已探索节点。
2. 将起点加入开启表，并计算其启发值。
3. 循环遍历开启表，选择启发值最小的节点为待扩展节点。
4. 将待扩展节点从开启表移至关闭表。
5. 生成待扩展节点的所有相邻节点，并计算其启发值。
6. 将未在开启表或关闭表中的相邻节点加入开启表。
7. 重复上述循环，直至终点被加入关闭表。
8. 根据父节点指针，反向追踪从终点到起点的路径。

4. A_star算法MATLAB源码

以下是基于上述流程编写的A_star算法MATLAB源码：

function [path, exploredList] = aStarPathFinding(mazeData, startPos, endPos)
    % 开启表和关闭表初始化
    openSet = PriorityQueue();
    closedSet = [];
    
    % 起始节点入开启表
    startNode = Node(startPos, 0, 0);
    openSet.push(startNode);
    
    while ~openSet.isEmpty()
        % 取启发值最小的节点
        currentNode = openSet.pop();
        
        % 判断终点
        if isequal(currentNode.position, endPos)
            break;
        end
        
        % 节点移至关闭表
        closedSet = [closedSet currentNode];
        
        % 生成相邻节点
        adjacentPositions = [currentNode.position + [1, 0]; currentNode.position + [0, 1]; currentNode.position + [-1, 0]; currentNode.position + [0, -1]];
        
        % 遍历所有相邻节点
        for i = 1:length(adjacentPositions)
            adjacentPosition =