CBS算法在多机器人中进行冲突避让的代码

CBS (Conflict-Based Search) 算法是一种用于解决复杂环境下的多机器人路径规划问题的启发式搜索策略。它特别适用于存在碰撞检测的多机器人系统，如避免机器人之间的碰撞。虽然我没有直接提供完整的代码，我可以给你一个大概的伪代码概述以及关键步骤：

# 定义基本数据结构
class Robot:
    def __init__(self, id, start_pos, goal_pos):
        self.id = id
        self.start_pos = start_pos
        self.goal_pos = goal_pos

class PathPlanner:
    def __init__(self):
        self.open_list = []
        self.closed_list = []

    # CBS核心函数
    def cbs_search(self, robots):
        while not self.open_list.empty():
            robot = self.open_list.pop()
            if self.is_solution(robot.path): # 如果找到解决方案则返回
                return robot.path

            for conflict in self.find_conflicts(robot.path): # 查找冲突并添加新节点
                new_node = self.expand(robot, conflict)
                self.add_to_open(new_node)

        raise Exception("No solution found") # 没有找到解

    # ...其他辅助方法，如节点创建、评估、扩展等...

# 示例如何使用
planner = PathPlanner()
robots = [Robot(1, start1, goal1), Robot(2, start2, goal2)]
solution = planner.cbs_search(robots)

请注意，这只是一个简化版的框架，实际应用中还需要处理碰撞检测、优先级设定、剪枝策略等细节。同时，这个算法需要结合图形库或者实时通信机制，以便在多机器人环境中实时调整路径。