基于Theta*算法的机器人路径规划
Theta算法是一种常用的机器人路径规划算法，它基于A算法的思想，但通过引入了角度信息来提高路径的精确性和效率。在本文中，我们将介绍Theta*算法的基本原理，并提供一个用Matlab实现的简单示例代码。
- 算法原理
Theta算法的核心思想是在A算法的基础上，通过考虑直线路径的可行性来减少搜索空间。在A算法中，每个节点的邻居节点是其周围的八个方向，而Theta算法会进一步检查直线路径上是否存在障碍物，如果没有障碍物，则可以直接将该节点作为邻居节点。
具体而言，Theta*算法的步骤如下：
- 创建一个open列表和一个closed列表，open列表用于存储待探索的节点，closed列表用于存储已经探索过的节点。
- 将起始节点加入open列表。
- 当open列表不为空时，执行以下步骤：
- 从open列表中选择一个节点，该节点的选择依据是其估计代价（包括启发式函数和实际代价）最小。
- 如果选择的节点是目标节点，则路径已找到，结束搜索。
- 否则，将选择的节点从open列表移至closed列表，并考虑其邻居节点。
- 对于邻居节点，计算其实际代价和启发式函数值，并更新其父节点为选择的节点。
- 如果邻居节点不在open列表中，将其加入open列表。
- 如果邻居节点已经在open列表中，比较其新的实际代价和当前代价，如果新的实际代价更小，则更新其父节点为选择的节点，并重新计算启发式函数值。
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