【阿里matlab科研项目】matlab实现A*算法在城市空中交通无人机包裹递送中的应用——无人机包裹递送

MATLAB实现A*算法在城市空中交通无人机包裹递送中的应用

1、项目下载：

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2、项目介绍：

摘要
随着电子商务的快速发展，无人机包裹递送逐渐成为城市空中交通的重要组成部分。A算法作为一种启发式搜索算法，在复杂环境中寻找两点间的最短路径方面具有显著优势。本文探讨了A算法的基本原理和流程，并将其应用于城市空中交通中的无人机包裹递送问题。通过实际编码实现，展示了A*算法在规划无人机飞行路径、避开障碍物和调整实时交通路线方面的应用效果。

关键词：A*算法；无人机包裹递送；城市空中交通；路径规划

1 原理
A*算法的核心思想是通过评估每个节点的“代价”（Cost）和“前景”（Heuristic）来寻找最短路径。这里的“代价”通常指的是从起点到当前节点的实际距离或耗费，而“前景”则是对从当前节点到目标节点所需耗费的估计。算法在选择下一步探索的节点时，会综合考虑这两个因素，选择总代价（即实际代价加上前景代价）最低的节点作为探索目标。

代价（Cost）：这通常是从起点到当前节点的直接距离或耗费，可以根据实际情况具体定义，比如欧几里得距离、曼哈顿距离等。
前景（Heuristic）：这是对从当前节点到目标节点所需耗费的估计，通常使用启发式函数来计算。一个好的启发式函数应该能够尽量准确地估计剩余距离，同时计算复杂度不宜过高。常见的启发式函数包括曼哈顿距离、欧几里得距离的近似值等。
算法在选择下一步时，会计算每个相邻节点的总代价（即当前代价加上前景代价），并选择总代价最低的节点进行探索。通过这种方式，A*算法能够逐步逼近目标节点，最终找到从起点到终点的最优路径。

2 流程
A*算法的具体流程如下：
1.开始：选取出发点，将其标记为起始节点，并赋予0的预估代价。这是搜索的起点，也是算法开始的地方。
2.开放列表：创建一个包含起始节点的数据结构，称为开放列表（Open List）。这个列表用于存储待探索的节点，即那些已经被发现但尚未被完全探索的节点。
3.优先级排序：根据节点的综合代价（当前代价加上前景代价）对开放列表中的节点进行排序。算法总是选择综合代价最低的节点作为下一步探索的目标。这种排序方式确保了算法能够优先探索那些最有可能导致最优路径的节点。
4.检查节点：取出开放列表中的第一个节点（即综合代价最低的节点）。如果这个节点就是目的地（即目标节点），则结束搜索，因为已经找到了从起点到终点的最优路径。否则，访问这个节点的所有相邻节点。
5.评估新节点：对于每个相邻节点，计算其实际代价（即从起点到该节点的距离）加上预计的剩余代价（即从该节点到目标节点的前景代价）。如果这个相邻节点还未被访问过，或者通过当前节点加入开放列表可以得到更短的路径，就更新该节点的状态（包括其实际代价和预计剩余代价），并将其添加到开放列表中。
6.循环迭代：重复上述步骤，直到开放列表为空（即所有可达节点都已被探索过，但未找到目标节点）或者找到了目标节点。在搜索过程中，可能会不断有新的节点被添加到开放列表中，也可能会有节点因为找到了更短的路径而被更新状态。
7.返回路径：当找到目标节点时，算法需要回溯路径以得到从起始点到目标的最优路径。这通常通过记录每个节点的前驱节点来实现。从目标节点开始，依次回溯其前驱节点，直到回到起始节点。记录下这些节点，并按照逆向顺序排列，即可得到从起始点到目标的最优路径。

3 应用到无人机包裹递送
随着电子商务的蓬勃发展和物流行业的不断进步，无人机包裹递送逐渐成为了一种新兴的配送方式。无人机具有飞行速度快、灵活性高、能够避开地面交通拥堵等优势，因此在城市配送、偏远地区配送等方面具有广阔的应用前景。然而，无人机在飞行过程中需要避开障碍物（如建筑物、树木等）和拥堵区域（如人流密集区、空域管制区等），以确保安全、高效地完成任务。这就需要一种高效的路径规划算法来为无人机提供飞行路径指导。

A算法正是一种适用于无人机包裹递送的路径规划算法。利用A算法，可以规划无人机从配送中心到用户指定地址的飞行路径，避开障碍物和拥堵区域。具体来说：

起点和终点确定：在无人机包裹递送任务中，起点通常是配送中心或仓库的位置，终点是用户指定的收货地址。这两个点构成了A*算法的搜索起点和终点。


地图和障碍物信息：为了进行路径规划，需要获取无人机飞行区域的地图信息和障碍物信息。地图信息可以包括地形、建筑物、道路等元素的分布和位置；障碍物信息则指那些需要避开的区域或物体。这些信息可以通过预先测绘、实时感知或结合两者来获取。


代价和前景计算：在A*算法中，需要计算每个节点的代价和前景。对于无人机包裹递送任务来说，代价可以定义为从起点到当前节点的飞行距离或时间；前景则可以使用启发式函数来估计从当前节点到终点的剩余飞行距离或时间。启发式函数的选择应根据实际情况来确定，以确保估计的准确性和计算的高效性。


路径规划和调整：利用A*算法进行路径规划时，会考虑地图信息和障碍物信息来计算最优路径。在飞行过程中，如果遇到实时交通状况变化（如新的障碍物出现、原有障碍物移动等），算法可以根据实时信息调整飞行路线以确保高效且安全地完成包裹递送任务。

综上所述，A算法在无人机包裹递送中具有广泛的应用前景。通过综合考虑节点的实际代价和预期前景，A算法能够为无人机提供最优的飞行路径指导，帮助其避开障碍物和拥堵区域，安全、高效地完成任务。随着无人机技术的不断发展和物流行业的不断进步，相信A*算法在无人机包裹递送中的应用将会越来越广泛。

三、源代码和实现步骤
1 源代码（全套源码见下载资源）

function path = AStarSearch(grid, start, goal)
% grid: 二维矩阵，0表示可通过，1表示障碍物
% start: 起点坐标 [x, y]
% goal: 终点坐标 [x, y]

% 四个方向的移动向量
directions = [0, 1; 1, 0; 0, -1; -1, 0];

% 初始化开放列表和关闭列表
openList = [];
closedList = zeros(size(grid));

% 启发式函数：曼哈顿距离
heuristic = @(node, goal) abs(node(1) - goal(1)) + abs(node(2) - goal(2));

% 起始节点的代价
gScore = inf(size(grid));
gScore(start(1), start(2)) = 0;

% fScore = gScore + heuristic
fScore = inf(size(grid));
fScore(start(1), start(2)) = heuristic(start, goal);

% 将起始节点加入开放列表
openList = [openList; start, fScore(start(1), start(2))];

% A*算法主循环
while ~isempty(openList)
% 从开放列表中选择fScore最小的节点
[~, idx] = min(openList(:, 3));
currentNode = openList(idx, 1:2);
openList(idx, :) = [];

% 如果当前节点是目标节点，返回路径
if isequal(currentNode, goal)
path = reconstructPath(currentNode, start, grid, gScore);
return;
end

% 将当前节点加入关闭列表
closedList(currentNode(1), currentNode(2)) = 1;

% 检查相邻节点
for i = 1:size(directions, 1)
neighbor = currentNode + directions(i, :);

% 检查邻居是否在网格范围内且不是障碍物
if isValid(neighbor, grid) && ~closedList(neighbor(1), neighbor(2))
tentative_gScore = gScore(currentNode(1), currentNode(2)) + 1; % 假设每步代价为1

if isempty(openList) || ~any(ismember(openList(:, 1:2), neighbor, 'rows')) || tentative_gScore < gScore(neighbor(1), neighbor(2))
% 更新邻居的gScore和fScore
gScore(neighbor(1), neighbor(2)) = tentative_gScore;
fScore(neighbor(1), neighbor(2)) = tentative_gScore + heuristic(neighbor, goal);

% 将邻居加入开放列表
if isempty(openList) || ~any(ismember(openList(:, 1:2), neighbor, 'rows'))
openList = [openList; neighbor, fScore(neighbor(1), neighbor(2))];
end
end
end
end
end

% 如果未找到路径，返回空
path = [];
end

function valid = isValid(node, grid)
% 检查节点是否在网格范围内且不是障碍物
valid = node(1) > 0 && node(1) <= size(grid, 1) && node(2) > 0 && node(2) <= size(grid, 2) && grid(node(1), node(2)) == 0;
end

function path = reconstructPath(currentNode, start, grid, gScore)
% 回溯路径
path = currentNode;
while ~isequal(currentNode, start)
% 找到前一个节点
[~, idx] = min([gScore(currentNode(1)-1, currentNode(2)), ...
gScore(currentNode(1)+1, currentNode(2)), ...
gScore(currentNode(1), currentNode(2)-1), ...
gScore(currentNode(1), currentNode(2)+1)]);

switch idx
case 1
currentNode = [currentNode(1)-1, currentNode(2)];
case 2
currentNode = [currentNode(1)+1, currentNode(2)];
case 3
currentNode = [currentNode(1), currentNode(2)-1];
case 4
currentNode = [currentNode(1), currentNode(2)+1];
end

path = [currentNode; path];
end
end

2 通用运行步骤
2.1 环境设置
在MATLAB中，首先需要定义一个二维网格来表示城市空中交通环境。网格中的0表示可通过的区域，1表示障碍物。例如：

grid = [
0 0 0 0 0;
1 1 0 1 0;
0 0 0 1 0;
0 1 0 0 0;
0 0 0 0 0;
];

2.2 定义起点和终点
定义无人机的起点和终点坐标。例如：

start = [1, 1];
goal = [5, 5];

2.3 调用A*算法函数
调用AStarSearch函数来计算从起点到终点的最优路径：

path = AStarSearch(grid, start, goal);

2.4 可视化结果
为了更直观地展示路径规划结果，可以使用MATLAB的绘图功能来可视化网格和路径。例如：

figure;
imagesc(grid);
colormap(gray); % 0为白色，1为黑色
hold on;
plot(path(:, 2), path(:, 1), 'r-', 'LineWidth', 2); % 红色路径
plot(start(2), start(1), 'go', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); % 绿色起点
plot(goal(2), goal(1), 'bo', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); % 蓝色终点
title('A* Algorithm Path Planning for Drone Delivery');
xlabel('X Coordinate');
ylabel('Y Coordinate');
grid on;
hold off