基于D星和D星_Lite算法实现机器人栅格地图路径规划

路径规划作为移动机器人导航系统的核心,在生活服务导航,外星球探索、无人驾驶、水下探索等诸多领域有着不可或缺的作用,解决了在已知起点和终点的情况下“怎么去”的问题。路径规划经历了从环境已知到环境未知、简单环境到复杂环境、小地图到大地图、简单人工智能向高级人工智能的发展。

D星和D星_Lite算法都是基于A星算法的改进版本，用于解决机器人在栅格地图上的路径规划问题。它们考虑了已知起点和终点之间所有已知障碍物的影响，以找到最短的可行路径。

以下是D星算法的基本步骤：

1. 初始化：将起点加入开放列表(open list)中，并将其F值设为0。
2. 重复以下步骤直到达到终点或开放列表为空： a. 找到开放列表中F值最小的节点作为当前节点(current node)。 b. 将当前节点从开放列表中删除并加入关闭列表(closed list)中。 c. 对当前节点的相邻节点进行遍历，计算它们的G、H、F值并将它们加入开放列表中： i. 如果相邻节点不可通行或已经在关闭列表中，则跳过此节点。 ii. 如果相邻节点不在开放列表中，则将其加入开放列表中，并将当前节点设为其父节点。iii. 如果相邻节点已经在开放列表中，比较通过当前节点到达该节点的距离G值与该节点原本的G值： - 如果通过当前节点到达该节点的距离更短，则将该节点的F、G、H值更新以及父节点设为当前节点。 - 否则保持原样。

以下是D星_Lite算法的基本步骤：

1. 初始化：将起点加入开放列表(open list)中，并将其F值设为0。
2. 重复以下步骤直到达到终点或开放列表为空： a. 找到开放列表中F值最小的节点作为当前节点(current node)。 b. 将当前节点从开放列表中删除并加入关闭列表(closed list)中。 c. 对当前节点的相邻节点进行遍历，计