function cost = compute_cost(mapSize, from, rTo, cTo) % Returns COST, an estimated cost to travel the map, starting FROM and % ending at TO. [rFrom,cFrom] = ind2sub(mapSize, from); cost = sqrt((rFrom - rTo).^2 + (cFrom - cTo).^2); end

这段代码是一个计算两个点之间距离的函数，其中参数`mapSize`是地图的大小，`from`是起点的索引，`rTo`和`cTo`是终点的行列坐标。函数中使用了`ind2sub`函数将起点的索引转换为行列坐标，然后使用欧几里得距离公式计算两点间的距离。这个函数的返回值`cost`是一个估算的从起点到终点的代价。

相关问题

fScore(start) = compute_cost(mapSize, start, gr, gc);

这行代码看起来是在计算起点 start 到目标位置 (gr, gc) 的代价，并将其赋值给 fScore 数组中与起点对应的元素。这个代价函数的具体实现可能取决于所使用的路径规划算法，例如 A* 算法中的代价函数可以是 f(n)=g(n)+h(n)，其中 g(n) 表示起点到当前节点的实际代价，h(n) 表示当前节点到目标位置的启发式估计代价。因此，compute_cost 函数可能会根据起点、目标位置、地图大小等参数来计算起点到目标位置的代价。这个代价值通常会作为算法的启发式信息，以指导算法选择下一个扩展的节点。

fScore = inf(mapSize); fScore(start) = compute_cost(mapSize, start, gr, gc);

这段代码也是A*搜索算法中的一部分。其中fScore是一个记录起点到每个点的估价函数值的数组，用于评估从起点到该点的路径的好坏。这里同样将所有点的fScore初始化为无穷大，表示还没有探索到该点；将起点的fScore初始化为起点到终点的估价函数值，即compute_cost函数的返回值。compute_cost函数通常是根据启发式算法来计算起点到终点的估价函数值，这个值可以用来指导A*算法的搜索方向，从而更快地找到终点。