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D算法是一种有效的动态路径规划算法，由Stentz在1994年提出的，主要应用于机器人路径规划和火星探测器的寻路任务中。本文将介绍D算法的核心原理、栅格地图的实现步骤以及对应的代码实现。
D算法在动态环境中展现出优越性。与传统的A算法在静态环境中高效运行相比，D算法能够应对动态变化的环境，但其性能主要体现在对路径变化的响应上。在动态路网中，D算法只需要检查当前路径和周围节点的状态变化，从而提高了路径更新的效率。
D*算法的核心思想可以分为以下几个步骤：
初始搜索：使用Dijkstra算法从目标点向起始点进行初始搜索，计算每个节点到目标点的最短路径之和h(s)以及当前的估计值k。初始搜索会填充OPEN和CLOSE表中的节点信息。
路径跟踪：机器人根据初始搜索的最短路径开始移动。当遇到路径堵塞时，会触发路径调整。
实时更新：当路径出现变化时，需要对改变的节点进行重新评估。具体而言，更新节点的实际路径值h(s)，并根据新的估计值调整OPEN和CLOSE表中的信息。
扩展和优化：使用A*或其他优先级队列算法检查周围节点的状态，持续更新节点的路径估计值。当发现更优的路径时，会更新相关节点信息。
D*算法的优势在于，它只关注当前路径及其附近节点的变化，而不需要重新计算整个路径，这使得其在动态环境中表现出色。
在使用D*算法进行路径规划之前，必须建立栅格地图。栅格地图是一种有效的环境表示方法，具有高效率和低内存占用的特点。以下是栅格地图的实现步骤：
栅格粒大小的选择：栅格粒大小影响环境分辨率和计算效率。粒小Markup环境细节丰富，但计算速度较慢；反之，粒大则环境信息存储量小，计算速度快，但路径发现能力较弱。
障碍物栅格确定：当机器人进入新环境时，需要检测障碍物位置并更新栅格地图。自由栅格（无障碍物）赋值为0，障碍物栅格赋值为1。
未知环境地图建立：通常将目标点设置为一个目标点，例如（-1，-1）。机器人遵循"下右上左"原则（即优先向下，若有障碍物转右）进行路径搜索，最终遍历整个环境并发现可行路径。
以下是基于D*算法的MATLAB代码实现：
clc; clear; global n_r; global n_c; global s_start; global s_goal; global U; global km; ...
map = ones(n_r, n_c); % 初始化地图map(s_start(1), s_start(2)) = 3; % 起点map(s_goal(1), s_goal(2)) = 4; % 终点
for i=1:n_r for j=1:n_c if map(i,j)==1 % 遍历障碍物栅格 if rhs(i,j)~=Inf % 更新路径估计值 map(i,j)=6; % 标记扩展节点 end end endend
代码实现了D*算法的核心逻辑：
简洁的代码逻辑使得D*算法能够高效响应环境变化，并快速找到新的最优路径。
以上内容为对D*算法、栅格地图以及代码实现的概述和优化。如果需要获取完整代码或进一步了解实现细节，请联系QQ 1575304183。
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