Matlab路径规划算法实战：A*、Dijkstra与DWA对比

1. 路径规划算法实战：从理论到Matlab实现

最近在机器人导航项目中，我系统性地对比了五种主流路径规划算法在Matlab中的表现。从全局规划到局部避障，再到混合方案，踩过不少坑也积累了些实战经验。本文将详细拆解A*、Dijkstra、动态窗口法(DWA)、人工势场法以及混合方案的核心实现，包含代码片段、参数调优技巧和性能对比数据。

提示：本文所有算法均已在Matlab R2022b实测通过，附完整仿真代码框架，可直接移植到ROS或嵌入式系统。

1.1 全局规划双雄：A* vs Dijkstra

在20x20的迷宫地图测试中，两种全局规划算法展现出截然不同的特性。先看A*算法的核心实现：

matlab复制function [path, closedSet] = AStar(start, goal, map)
    % 启发函数使用曼哈顿距离
    heuristic = @(pos) abs(pos(1)-goal(1)) + abs(pos(2)-goal(2));
    openSet = PriorityQueue();
    openSet.insert(start, heuristic(start));
    
    while ~openSet.isEmpty()
        current = openSet.pop();
        if isequal(current, goal)
            path = reconstructPath(cameFrom, current);
            return;
        end
        
        for neighbor = getNeighbors(current, map)
            tentative_gScore = gScore(current) + dist(current,neighbor);
            if tentative_gScore < gScore(neighbor)
                cameFrom(neighbor) = current;
                gScore(neighbor) = tentative_gS