D*算法路径规划 Matlab路径规划栅格法可自行更改绘制栅格地图，自定义起始点目标点位置...

D*算法路径规划 Matlab路径规划栅格法可自行更改绘制栅格地图，自定义起始点目标点位置、未知障碍物位置遭遇障碍物，重新搜索路径! matlab实现详细注释！仅提供代码！

今天咱们来搞点有意思的------用Matlab手搓一个带动态障碍物处理的D*路径规划器！先上效果：自定义地图尺寸，鼠标点点就能设障碍，规划好的路径遇到新障碍还能自动重算，绝对是摸鱼做算法的快乐源泉（误）

上硬菜！先整地图初始化：

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% 上菜姿势：先备好锅底（初始化地图）
map_size = [20,20];                % 地图尺寸任君修改
start_point = [2,2];               % 起点坐标
target_point = [18,18];             % 终点坐标
unknown_obstacles = [5,5;6,6;7,7]; % 初始障碍物位置

% 构建栅格地图（0=可通过，1=障碍物）
grid_map = zeros(map_size);
for k = 1:size(unknown_obstacles,1)
    grid_map(unknown_obstacles(k,1), unknown_obstacles(k,2)) = 1;
end

这里用矩阵直接构建栅格地图，想加障碍物就往矩阵对应位置填1。支持随时修改地图尺寸和障碍物位置，比乐高积木还灵活~

核心算法上硬核代码：

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function path = D_star_algorithm(grid_map, start, goal)
    % 节点结构体：坐标+代价值+父节点
    nodes = struct('x',0,'y',0,'cost',inf,'parent',[0,0],'tag','NEW');
    open_list = containers.Map('KeyType','char','ValueType','any');
    
    % 初始化目标节点
    nodes(goal(1),goal(2)).cost = 0;
    open_list(num2str(goal)) = nodes(goal(1),goal(2));
    
    while ~isempty(open_list)
        % 从开放列表取最小代价节点
        current_key = min_key(open_list);
        current = open_list(current_key);
        delete(open_list, current_key);
        
        % 八邻域扩散（比四方向更风骚）
        neighbors = get_neighbors(current.x, current.y, size(grid_map));
        for i = 1:size(neighbors,1)
            nx = neighbors(i,1);
            ny = neighbors(i,2);
            
            % 遭遇新障碍物检测！
            if grid_map(nx, ny) == 1
                if nodes(nx,ny).tag == "CLOSED"
                    nodes(nx,ny).tag = "NEW";  % 标记需要重新计算
                end
                continue;
            end
            
            % 动态更新代价（D*的精髓所在）
            new_cost = current.cost + movement_cost(current, nodes(nx,ny));
            if new_cost < nodes(nx,ny).cost
                nodes(nx,ny).cost = new_cost;
                nodes(nx,ny).parent = [current.x, current.y];
                if ~isKey(open_list, num2str([nx,ny]))
                    open_list(num2str([nx,ny])) = nodes(nx,ny);
                end
            end
        end
        nodes(current.x, current.y).tag = "CLOSED";
    end
    % 路径回溯（经典环节）
    path = reconstruct_path(nodes, start, goal);
end

代码亮点解析：

八邻域搜索让路径更丝滑，比四方向少些棱角
movement_cost函数暗藏玄机------可自定义地形代价（比如沼泽地走更慢）
遇到障碍物立即将节点状态重置，触发重新计算
使用哈希表管理开放列表，查找效率比普通数组高

动态障碍物处理才是D*的看家本领：

matlab 复制代码

% 模拟动态障碍物出现
figure;
imshow(~grid_map,'InitialMagnification',1000); % 反色显示更直观
title('点击地图添加障碍物');
[x,y] = ginput(1);  % 用鼠标搞事情！
new_obstacle = round([y, x]);

% 触发重新规划
if grid_map(new_obstacle(1), new_obstacle(2)) == 0
    grid_map(new_obstacle(1), new_obstacle(2)) = 1;
    disp('检测到新障碍物！重新规划路径...');
    updated_path = D_star_algorithm(grid_map, start_point, target_point);
end

这段实现了交互式障碍物添加，点击地图任意位置就能实时看到路径重新规划的效果。比那些死板的预设障碍物演示更有冲击力~

最后奉上祖传路径显示代码：

matlab 复制代码

% 路径可视化（带起点终点标记）
hold on;
plot(start_point(2), start_point(1), 'go', 'MarkerSize',10, 'LineWidth',3);
plot(target_point(2), target_point(1), 'mo', 'MarkerSize',10, 'LineWidth',3);
if ~isempty(path)
    plot(path(:,2), path(:,1), 'r.-', 'LineWidth',2);
end

红绿紫三色搭配，学术风里带着闷骚，论文插图直接能用（别问我怎么知道的）

整套代码跑起来就像个智能扫地机器人------规划路线时碰到突然出现的拖鞋（障碍物）会立即绕路。算法在动态更新时只重新计算必要节点，比A*全部重算高效得多，特别适合实时性要求高的场景。

D*算法路径规划 Matlab路径规划 栅格法 可自行更改绘制栅格地图，自定义起始点目标点位置...

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