能否提供一个简单的JPS算法示例?
时间: 2024-09-15 08:14:30 浏览: 55
Jump Point Search (JPS) 算法通常应用于游戏引擎或机器人路径规划,这里是一个非常简化的二维空间JPS算法示例。这个例子假设我们有一个二维网格地图,每个单元格代表一个位置,而障碍物则是不可通行的。为了保持简单,我们将只展示寻找从起点到终点的基本思路,实际应用中可能需要更复杂的处理。
```matlab
function [pathNodes] = jpsSimple(grid, start, goal)
% 初始化
visited = false(size(grid, 1), size(grid, 2), 0); % 记录已访问过的节点
openList = cell(1, 1); % 开放列表
closedList = cell(1, 1); % 关闭列表
parent = zeros(size(grid, 1), size(grid, 2)); % 父节点记录
openList{1} = {start}; % 将起点添加到开放列表
% 主循环
while ~isempty(openList)
% 获取当前节点
currentNode = popFirst(openList); % 取出开放列表的第一个元素
if ~visited(currentNode)
visited(currentNode) = true;
% 检查是否到达终点
if isGoal(currentNode, goal)
break;
end
% 查找相邻的未访问节点
neighbors = getNeighbors(grid, currentNode);
for i = 1:numel(neighbors)
neighbor = neighbors{i};
if ~visited(neighbor) && isValidMove(grid, neighbor)
% 添加邻接点到关闭列表
addLast(closedList, neighbor);
% 计算G值(距离加代价)
gValue = getDistance(currentNode, neighbor);
% 如果邻居在开放列表中,更新其F值(G + H)
if contains(openList, neighbor)
fValue = gValue + heuristicFunction(neighbor, goal);
if fValue < getFValue(openList, neighbor)
updateParent(neighbor, currentNode, parent);
end
else
% 否则将邻居加入开放列表
addFirst(openList, neighbor, gValue, heuristicFunction(neighbor, goal));
end
end
end
end
end
% 回溯构建路径
pathNodes = [];
while currentNode ~= start
pathNodes = [currentNode, pathNodes];
currentNode = getParent(parent, currentNode);
end
% 添加起始节点
pathNodes = [start, pathNodes];
% 把所有节点转成矩阵形式
pathNodes = cat(1, pathNodes{:});
end
% 辅助函数...
function neighbors = getNeighbors(grid, node)
% ... 获取周围可行的邻居节点
end
% ... 其他辅助函数
```
这个示例中的 `heuristicFunction` 和 `isValidMove` 需要你自己实现,它们分别代表启发式估价函数和检查移动是否合法。记住这只是一个基础版本,实际应用可能会更复杂,包括优先级队列、A*搜索或其他优化策略。
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