往复式全覆盖路径规划代码
时间: 2024-05-02 09:14:09 浏览: 33
往复式全覆盖路径规划是一种常用的路径规划算法,它可以在给定的地图上找到一条覆盖所有目标点的最短路径。以下是一个简单的往复式全覆盖路径规划的代码示例:
```python
import numpy as np
def calculate_distance(point1, point2):
# 计算两个点之间的距离
return np.sqrt((point1[0] - point2[0])**2 + (point1[1] - point2[1])**2)
def find_shortest_path(points):
# 初始化路径和总距离
path = []
total_distance = 0
# 选择起始点
current_point = points[0]
path.append(current_point)
# 循环遍历剩余的目标点
while len(points) > 1:
# 初始化最短距离和下一个目标点的索引
shortest_distance = float('inf')
next_point_index = -1
# 遍历剩余的目标点,找到距离当前点最近的点
for i in range(1, len(points)):
distance = calculate_distance(current_point, points[i])
if distance < shortest_distance:
shortest_distance = distance
next_point_index = i
# 更新当前点和路径
current_point = points[next_point_index]
path.append(current_point)
total_distance += shortest_distance
# 移除已经访问过的目标点
del points[next_point_index]
# 返回最短路径和总距离
return path, total_distance
# 测试代码
points = [(0, 0), (1, 1), (2, 2), (3, 3)]
shortest_path, total_distance = find_shortest_path(points)
print("最短路径:", shortest_path)
print("总距离:", total_distance)
```
这段代码实现了一个简单的往复式全覆盖路径规划算法。它首先定义了一个计算两个点之间距离的函数`calculate_distance`,然后通过遍历目标点来找到最短路径。在每次循环中,它选择距离当前点最近的目标点,并更新当前点和路径。最后,它返回最短路径和总距离。
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