【路径规划】基于Lazy

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【路径规划】基于Lazy

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⛄ 内容介绍

​Lazy_Theta_star是在 Theta_star上的进一步改进，Theta_star是当节点加入open表时和当前点的父节点进行比较g值是否更小，对一些不必要的节点计算浪费了时间，而Lazy_Theta_star则是在弹出open表后进行比较，减少了不必要点的计算。

⛄ 部分代码

function Lazy_Theta_star

clc;

clear;

close all

%% 初始化界面

%load maze.mat map

 n = 20;   % field size n x n tiles  20*20的界面

%wallpercent = 0.3;  % this percent of field is walls   15%的界面作为阻碍物（墙）

cmap = [1 1 1; ...%  1 - white - 空地

        0 0 0; ...% 2 - black - 障碍 

        1 0 0; ...% 3 - red - 已搜索过的地方

        0 0 1; ...% 4 - blue - 下次搜索备选中心 

        0 1 0; ...% 5 - green - 起始点

        1 1 0;...% 6 - yellow -  到目 标点的路径 

       1 0 1];% 7 - -  目标点 

colormap(cmap); 

global field

field= ones(n);

startposind =22;   %sub2ind用来将行列坐标转换为线性坐标，这里是必要的，因为如果把startposind设置成[x,y]的形式，访问field([x,y])的时候

goalposind =250;    %它并不是访问x行y列元素，而是访问线性坐标为x和y的两个元素

 %field(ceil(n^2.*rand(floor(n*n*wallpercent),1) )) =2;

field(1:5, 7) = 2;

field(8,1:3) = 2; 

field(3:5,1:5)=2;

field(5,4)=2;

% startposind = sub2ind([n,n],ceil(n.*rand),ceil(n.*rand));   %sub2ind用来将行列坐标转换为线性坐标，这里是必要的，因为如果把startposind设置成[x,y]的形式，访问field([x,y])的时候

%goalposind = sub2ind([n,n],ceil(n.*rand),ceil(n.*rand));    %它并不是访问x行y列元素，而是访问线性坐标为x和y的两个元素

field(startposind )=5;

field(goalposind )=7;

costchart = NaN*ones(n);      %costchart用来存储各个点的实际代价，NaN代表不是数据（不明确的操作）

costchart(startposind) = 0;     %起点的实际代价

fieldpointers = zeros(n); %fieldpointers用来存储节点的父节点

global setOpenCosts;

setOpen = (startposind); setOpenCosts = (0); setOpenHeuristics = (Inf);

setClosed = []; setClosedCosts = [];%初始化起点的open表和close表

 [goalpos(1) ,goalpos(2)] = ind2sub([n n],goalposind); 

% uicontrol('Style','pushbutton','String','RE-DO', 'FontSize',12, ...

%          'Position', [10 10 60 40], 'Callback','ASTAR');

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

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