- g值：g值表示从当前方格到达起始点代价值。我们规定机器人水平（或垂直）移动一个格代价值为10，对角线方向移动代价值为14.方格左下角为g值。
- h值：h值表示从当前方格到目标点（图中可乐所在位置）的代价。这里我们用曼哈顿距离表示。下图表示了不同点h值得度量。（h值我们放在格子得右下角）
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【Robotics toolbox】（一）获取旋转矩阵 rot|绘制坐标系 trplot|动画演示 tranimate
文章目录 1 三维空间中的位置与姿态 1.1 位置描述 1.2 姿态描述 2 相关函数详细用法 2.自动二进制机器人 1 获取旋转矩阵 rot 2.2 绘制坐标系 trplot 2.3 动画演示 tranimate 关注微信公众号`二进制人工智能`，回复`robot`获取机器人工具箱 1 三维空间中的位置与姿态 通常来说,机器人指的是至少包含有一个固定刚体和一个活动刚体的机器装置。其中，固定的
（三）【机器人路径规划】Astar算法
Aster（A*）算法 Aster算法是在Dijkstra算法基础上发展出来的，是在静态路径中用于求解最优路径有效的直接搜索算法，比dijkstra算法多了一个启发式的搜索函数，也就是通过一个代价函数来确定搜索方向（从起点开始向周围扩张，通过代价函数，计算得到周围每个节点的代价值，选出最小代价节点作为下一个扩展点，重复这个过程直到到达目标点。）。 算法对比： A ∗ 算法的代价函数f(n)表示为
（二）【机器人路径规划】Dijkstra算法
Dijkstra算法 Dijkstra算法是从一个节点到区域各节点的最短路径算法，解决的是最短路径问题。特点：以起点为中心，向外层层扩展，直到扩展到终点为止。 我们引入两个集合closelist、openlist和两个集合 闭集closelist：记录已求出最短路径的节点。 开集openlist：记录还未求出最短路径的节点。 集合1：记录源节点到各节点的距离 集合2：记录节点对应的父节点
（一）【机器人路径规划】路径规划概述
文章目录 A 路径规划定义 B 构型/位型空间（configuration Space） C 障碍物与构型空间 C 环境模型建立 D 欧氏距离与曼哈顿距离 A 路径规划定义 移动机器人依据某个或某些性能指标（如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等），在运动空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优或者接近最优的路径。路径规划分为全局路径规划和局部路径规划 全局路径规划：是宏
Aster（A*）算法
A ∗ A^* A ∗ 算法的代价函数 f ( n ) f(n) f ( n ) 表示为：
f ( n ) = g ( n ) + h ( n ) f(n)=g(n)+h(n) f ( n ) = g ( n ) + h ( n )
g ( n ) g(n) g ( n ) ：表示起始点到节点n的实际代价。
h ( n ) h(自动二进制机器人 n) h ( n ) （比dijkstra多的）：表示节点n到目标点的估计代价。
例子：要求机器人从起始点绕过障碍物到达目标点，这里我们使用 A ∗ A^* A ∗ 算法寻找出最优的路径。
第一步：将地图简化成易于表示的区域。
我们使用正方形作为寻路算法的单元（也可用其他形状），将如图所示区域分为5X7的栅格。
第二步：建立open和closed列表
open列表：记录下所有被考虑来寻找最短路径的方格；把起始点定义为“父节点”，靠近父节点的点称为子节点，将所有可通过的点放入open列表中作为待查点（图中的8 9 10 15 17 22 23 24八个方格。）
closed列表：记录下不会再被考虑的方格。如图首先将起始点添加到closed列表中。
A ∗ A^* A ∗ 算法中的代价函数 f ( n ) = g ( n ) + h ( n ) f(n)=g(n)+h(n) f ( n ) = g ( n ) 自动二进制机器人 + h ( n ) 中：
- g值：g值表示从当前方格到达起始点代价值。我们规定机器人水平（或垂直）移动一个格代价值为10，对角线方向移动代价值为14.方格左下角为g值。
- h值：h值表示从当前方格到目标点（图中可乐所在位置）的代价。这里我们用曼哈顿距离表示。下图表示了不同点h值得度量。（h值我们放在格子得右下角）
算g时要考虑障碍物的存在，h则不用。
h：指的是17这个格子到终点的h值