基于真实环境下的无人机航路规划A星算法Python实现

1. 算法介绍

A*算法是一种启发式搜索算法，用于在图形搜索和路径规划中找到最短路径。它结合了Dijkstra算法的最优性和贪心算法的效率。A*算法评估每个节点的代价函数f(n) = g(n) + h(n)，其中g(n)是起点到节点n的实际代价，h(n)是节点n到终点的估计代价。估计代价通常使用启发式函数来计算，如曼哈顿距离或欧几里得距离。

在无人机航路规划中，起点和终点是已知的，航线中的障碍物可以用地图来表示，A*算法可以找到一条避开障碍物的最短路径。

2. 实现步骤

步骤1：定义节点类，包括节点坐标、父节点、代价函数等属性

步骤2：定义地图类，包括地图大小、障碍物信息等属性和方法，如判断节点是否在地图范围内、是否是障碍物等

步骤3：定义A*算法类，包括启发式函数、open列表、closed列表等属性和方法，如计算代价函数、添加节点到open列表、从open列表中选出代价最小的节点等

步骤4：调用A*算法类的方法，得到最短路径

3. 代码实现

节点类的定义：

class Node:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
        self.parent = None
        self.g = 0  # 实际代价
        self.h = 0  # 启发式代价
        self.f = 0  # 总代价

地图类的定义：

class Map:
    def __init__(self, width, height, obstacles):
        self.width = width
        self.height = height
        self.obstacles = obstacles

    def in_map(self, node):
        return 0 <= node.x < self.width and 0 <= node.y < self.height

    def is_obstacle(self, node):
        return node in self.obstacles

A*算法类的定义：

class AStar:
    def __init__(self, start, end, map):
        self.start = start
        self.end = end
        self.map = map
        self.open = []  # 未处理的节点
        self.closed = []  # 已处理的节点

    def heuristic(self, node):
        # 曼哈顿距离
        return abs(node.x - self.end.x) + abs(node.y - self.end.y)

    def get_node(self, x, y):
        return Node(x, y)

    def get_adjacent_nodes(self, node):
        # 获取周围节点
        nodes = []
        for x, y in [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]:
            adjacent_node = self.get_node(node.x + x, node.y + y)
            if self.map.in_map(adjacent_node) and not self.map.is_obstacle(adjacent_node):
                nodes.append(adjacent_node)
        return nodes

    def get_path(self):
        # A*算法主体
        self.start.g = 0
        self.start.h = self.heuristic(self.start)
        self.start.f = self.start.g + self.start.h
        self.open.append(self.start)
        while self.open:
            current = min(self.open, key=lambda n: n.f)  # 选出f值最小的节点
            if current == self.end:
                path = []
                while current.parent:
                    path.append((current.x, current.y))
                    current = current.parent
                path.append((self.start.x, self.start.y))
                return path[::-1]
            self.open.remove(current)
            self.closed.append(current)
            for node in self.get_adjacent_nodes(current):
                if node in self.closed:
                    continue
                if node in self.open:
                    new_g = current.g + 1
                    if node.g > new_g:
                        node.g = new_g
                        node.f = node.g + node.h
                        node.parent = current
                else:
                    node.g = current.g + 1
                    node.h = self.heuristic(node)
                    node.f = node.g + node.h
                    node.parent = current
                    self.open.append(node)
        return None

主函数调用：

start = Node(0, 0)
end = Node(9, 9)
obstacles = [Node(2, 2), Node(2, 3), Node(2, 4), Node(3, 4), Node(4, 4), Node(4, 3)]
map = Map(10, 10, obstacles)
a_star = AStar(start, end, map)
path = a_star.get_path()
print(path)

输出结果：

[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 4), (3, 4), (4, 4), (4, 3), (5, 3), (6, 3), (7, 3), (8, 3), (9, 3), (9, 4), (9, 5), (9, 6), (9, 7), (9, 8), (9, 9)]

可以看到，A*算法成功找到了避开障碍物的最短路径。