在A*算法中，路径是从起始点到目标点的最短路径。然而，如果路径穿过了墙壁，就会导致错误的结果。为了解决这个问题，可以使用以下方法：

1. 添加障碍物：在地图上添加障碍物表示墙壁。这样，在A*算法搜索路径时，将会避开这些障碍物。

obstacles = [(1, 1), (2, 1), (3, 1)]  # 墙壁的位置
# 在启发函数中考虑障碍物的代价
def heuristic(node, goal):
    dx = abs(node[0] - goal[0])
    dy = abs(node[1] - goal[1])
    return dx + dy + obstacles_cost(node)

# 在移动函数中判断是否为障碍物
def get_neighbors(node):
    neighbors = []
    for direction in [(1, 0), (-1, 0), (0, 1), (0, -1)]:
        neighbor = (node[0] + direction[0], node[1] + direction[1])
        if neighbor not in obstacles:
            neighbors.append(neighbor)
    return neighbors

2. 使用权重：将墙壁的代价设置为一个非常高的值，以确保路径不会穿过墙壁。

obstacle_cost = 1000  # 墙壁的代价
# 在启发函数中考虑障碍物的代价
def heuristic(node, goal):
    dx = abs(node[0] - goal[0])
    dy = abs(node[1] - goal[1])
    return dx + dy + obstacles_cost(node)

# 在移动函数中判断是否为障碍物
def get_neighbors(node):
    neighbors = []
    for direction in [(1, 0), (-1, 0), (0, 1), (0, -1)]:
        neighbor = (node[0] + direction[0], node[1] + direction[1])
        if neighbor not in obstacles:
            neighbors.append(neighbor)
    return neighbors

# 在代价函数中考虑障碍物的代价
def cost(current, next):
    if next in obstacles:
        return obstacle_cost
    else:
        return 1

通过以上方法，A*算法将会避开墙壁，找到正确的路径。请注意，以上代码示例是基于Python语言的，你可以根据自己的需求进行适当的修改。