astar二维路径规划代码
时间: 2023-05-12 21:01:25 浏览: 51
A*算法是一种常用的寻路算法,适用于二维地图上的路径规划。它的核心思想是启发式搜索,通过估计当前节点到目标节点的距离来选择下一个节点,从而找到最短路径。
A*算法主要包含以下几个步骤:
1. 初始化起点和终点,放入开启列表中。
2. 从开启列表中找到F值最小的节点作为当前节点,并将其放入闭合列表中。如果当前节点是终点,则结束搜索。
3. 对当前节点的邻居进行遍历,对每个邻居节点计算G值和H值,并计算出F值。
4. 如果邻居节点不在开启列表中,则将其加入开启列表中,并记录其父节点为当前节点。
5. 如果邻居节点已经在开启列表中,比较新的G值与旧的G值大小,如果新的G值更小,则更新邻居节点的父节点。
6. 重复以上步骤,直到找到终点或开启列表为空。
下面是一个简单的A*算法的伪代码:
open_list = {起点};
closed_list = {};
while (open_list is not empty) {
current_node = node with lowest F value in open_list;
if (current_node == 终点) {
return path;
}
remove current_node from open_list;
add current_node to closed_list;
for each neighbor_node of current_node {
if (neighbor_node is not walkable or neighbor_node in closed_list) {
continue;
}
new_G = current_node.G + distance(current_node, neighbor_node);
if (neighbor_node not in open_list or new_G < neighbor_node.G) {
neighbor_node.G = new_G;
neighbor_node.H = heuristic(neighbor_node, 终点);
neighbor_node.F = neighbor_node.G + neighbor_node.H;
neighbor_node.parent = current_node;
if (neighbor_node not in open_list) {
add neighbor_node to open_list;
}
}
}
}
return no path found;
以上是A*算法的核心代码,其中distance函数用于计算两个节点之间的距离,heuristic函数用于估计当前节点到终点的距离。在实际应用中,还需要根据实际需求对算法进行优化和改进。