A*算法在路径规划领域中是一种常用且有效的算法。本文将介绍一种自行研究和编写的基于 Matlab
的 A*算法路径规划方法，以及其在迷宫问题中的应用。同时，我们还将讨论如何与人工势场法相结合
，应对动态障碍物的情况。
首先，我们来介绍一下 A*算法的基本原理。A*算法是一种启发式搜索算法，它通过评估地图上每个
节点的代价来寻找最佳路径。其中，代价包括从起始节点到当前节点的实际代价（g 值）和从当前节
点到目标节点的估计代价（h 值）。算法通过综合 g 值和 h 值，选择代价最小的节点进行扩展，直到
找到一条从起始节点到目标节点的最短路径。
在我们自行编写的 Matlab 路径规划算法中，我们首先需要定义地图和起始点、目标点。地图可以是
一个二维数组，每个元素表示地图上的一个节点，可以是可行节点或者障碍节点。起始点和目标点则
分别是地图上的两个节点，代表路径规划的起点和终点。
接下来，我们使用 A*算法对路径进行规划。首先，我们初始化一个空的开放列表和一个空的关闭列表
。开放列表存储待扩展的节点，关闭列表存储已扩展的节点。然后，将起始点添加到开放列表中。
在每一轮迭代中，我们从开放列表中选择代价最小的节点进行扩展。对于当前节点，我们计算它的邻
居节点，并计算它们的 g 值和 h 值。然后，判断邻居节点是否在开放列表或关闭列表中。如果邻居节
点已在关闭列表中，我们将跳过该节点。如果邻居节点已在开放列表中，我们将比较当前节点到邻居
节点的 g 值，并更新邻居节点的 g 值和父节点。如果邻居节点不在开放列表和关闭列表中，我们将添
加该节点到开放列表，并更新其 g 值和父节点。
当目标节点被添加到关闭列表中，或者开放列表为空（即无可行路径）时，算法将终止。此时，我们
可以从目标节点开始，按照父节点的指示，回溯得到最短路径。
除了基本的 A*算法，我们还进行了一些改进，以应对动态障碍物的情况。我们引入了人工势场法的思
想，将障碍物视为具有斥力的势场。在每一轮迭代中，我们将障碍物的势场加入到计算 h 值的过程中
，并根据障碍物的位置和大小，调整节点的代价。这种动态势场的引入，使得算法能够根据障碍物的
变化，及时调整路径规划。
为了使算法更加灵活和易用，我们还设计了一个交互界面，在界面上可以自由设置起始点、目标点和
地图。用户可以通过简单的操作，更换地图、调整起点和目标点的位置，实时查看路径规划的结果。
这样的设计使得算法可以广泛适用于不同的场景和需求。
总结起来，我们通过自行研究和编写的 Matlab 路径规划算法，结合 A*算法和人工势场法，实现了
一种灵活且有效的路径规划方法。该方法可以应对迷宫问题，并在动态障碍物的情况下进行路径规划
。同时，我们还设计了一个交互界面，使得算法更加易用和实用。希望通过这篇文章的介绍，能够为
读者提供一种新的思路和方法，用于解决路径规划的相关问题。
