动态衡量式A*算法及拐角优化Matlab实现
欢迎使用本开源仓库，这里提供的资源专注于动态路径规划领域，特别介绍了增强型A*算法——动态衡量式A星算法及其在拐角处理上的优化。本仓库旨在为研究和学习路径规划技术的朋友提供一套实用且易于理解的Matlab实现方案。
资源概览
本仓库包含了两个核心的Matlab脚本文件：
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A_ROAD_3.m：此文件实现了动态衡量式的A*算法。该算法通过动态调整节点的代价，更好地适应环境变化，从而寻找从起点到终点的最优路径。
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A_ROAD_4.m：在此基础上进行了拐角优化的版本。针对路径中可能出现的尖锐拐角，本文件中的算法进行了专门的处理，以生成更加平滑、更接近实际需求的路径。
博文指南
为了帮助您深入理解这两个算法的工作原理以及如何运用它们，强烈推荐参考配套的博文：“[详细介绍用MATLAB实现基于A*算法的路径规划（附完整的代码，代码逐行进行解释）（三）]”。该系列博文详细阐述了算法背景、实现步骤，并对代码进行了逐行解释，是从理论到实践的宝贵资源。
使用说明
- 环境要求：确保您的电脑上已安装Matlab，并且版本兼容。
- 运行示例：直接在Matlab环境下打开对应的.m文件并执行，建议先阅读博文中对应部分理解参数含义。
- 自定义场景：用户可以修改输入参数和地图数据，以适应不同的路径规划问题。
注意事项
- 在使用这些脚本之前，请根据您的具体需要调整相关参数，以匹配不同应用场景。
- 鼓励交流和反馈，如果您在使用过程中有任何疑问或发现潜在的改进点，欢迎提出。
开发者贡献
此资源由社区贡献，旨在促进学术和工业界在路径规划领域的知识共享和技术进步。我们非常感谢所有为此项目贡献代码、文档和反馈的人们。
通过本仓库，希望您能深入掌握动态衡量式A*算法和其拐角优化技术，在机器人导航、游戏AI等领域有所应用和创新。祝您学习愉快，探索无限可能！