【MATLAB源码-第40期】基于matlab的D*(Dstar)算法栅格路径规划仿真。

1、算法描述

D*算法路径规划
D*算法（Dynamic A*）是A*算法的一种变种，主要用于在地图中的障碍物信息发生变化时重新计算路径，而不需要从头开始。该算法适用于那些只有部分信息已知的环境中。

工作原理：
1. D*算法首先像A*算法一样从目标点开始，反向向起点计算一个路径。
2. 当机器人在沿着此路径行进时遇到一个未知障碍物，D*算法会在遇到障碍物的位置修改地图的信息，并重新计算一条到目标的新路径。
3. D*算法只会更新被障碍物影响的部分路径，而不是重新计算整个路径，这使得D*算法在动态环境中更加高效。

优点：
1. 动态调整：当机器人在移动过程中遇到未知障碍物时，D*算法可以动态调整路径。
2. 效率：与每次都重新计算整个路径的算法相比，D*算法只需更新受障碍物影响的部分路径，因此更加高效。
3. 节省时间：由于不需要每次都从头开始计算，所以可以大大节省计算时间。

缺点：
1. 复杂性：相比于A*等静态路径规划算法，D*算法的实现更加复杂。
2. 不是实时的：虽然D*算法可以快速地更新路径，但在高度动态的环境中，它可能仍然无法满足实时性要求。
3. 可能不是最优的：在某些情况下，D*算法可能不能找到最优路径。
总结：
D*算法是一种在动态环境中寻找路径的方法，它可以有效地处理动态障碍物和变化的环境。但由于其复杂性，它的实现和维护可能相对困难。

2、仿真结果演示

3、关键代码展示

略

4、MATLAB 源码获取

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