路径规划RTT*算法用python实现

路径规划中的RTT*（Real-Time Terrain A*）算法是一种实时的、适用于动态环境的地图搜索算法，它结合了A*搜索策略和对地形实时变化的处理。在Python中实现RTT*，你需要先准备一些库，如`numpy`用于数值计算，`pygame`用于图形界面，以及用于地图数据结构和A*搜索的数据结构。

以下是基本步骤：

1. **数据结构**：创建一个Grid类，包含网格节点、邻接节点列表、代价函数等属性。

2. **A*搜索**：实现A*算法的核心部分，包括起始点和终点的设置，开放列表和关闭列表的维护，启发式函数（如曼哈顿距离或欧几里得距离）的应用，以及每次迭代更新节点状态。

3. **RTT*特定功能**：实时考虑地形变化，比如引入一个变量来表示每个节点的易损程度或成本，当环境发生变化时，动态调整节点的成本。

4. **图形化展示**：使用pygame绘制当前搜索路径和地图，以便可视化结果。

5. **循环更新**：不断获取新的环境信息，并基于新信息调整路径规划。

# 示例代码片段
import numpy as np
import pygame

class RTTStar:
    def __init__(self, grid, start, end):
        self.grid = grid
        self.open_list = []
        self.start = start
        self.end = end

    def a_star_search(self):
        # 初始化...
        while not self.open_list.empty() and not self.reached_goal():
            # 开放列表操作...
            current = self.get_next_node()
            # 更新节点...
        return self.path()

    def update_grid(self, new_data):  # 假设new_data是一个新的地形矩阵
        for i in range(len(new_data)):
            for j in range(len(new_data[i])):
                self.grid.get_cell(i, j).cost = ...  # 根据新数据计算新的成本

def main():
    rt = RTTStar(grid, start_pos, end_pos)
    running = True
    while running:
        if check_new_data():  # 检查是否有新的环境数据
            rt.update_grid(new_data)
        path = rt.a_star_search()
        draw_path_and_map(surface)

if __name__ == "__main__":
    main()