请给出一个基于A*算法的路径规划化全部代码
时间: 2024-02-18 13:05:54 浏览: 29
好的,以下是一个基于A*算法的路径规划的Python代码,包括注释解释了每个步骤的含义和作用:
```python
import heapq
# 定义节点类
class Node:
def __init__(self, x, y, reachable):
self.x = x
self.y = y
self.reachable = reachable
self.parent = None
self.g = 0
self.h = 0
# 定义小于运算符,用于堆排序
def __lt__(self, other):
return (self.g + self.h) < (other.g + other.h)
# 定义A*算法函数
def astar(start, end, grid):
# 初始化起点和终点节点
start_node = Node(start[0], start[1], True)
end_node = Node(end[0], end[1], True)
# 定义开放列表和关闭列表
open_list = []
close_list = []
# 将起点加入开放列表中
heapq.heappush(open_list, start_node)
# 开始寻路
while len(open_list) > 0:
# 取出开放列表中的第一个节点,并将其加入关闭列表中
current_node = heapq.heappop(open_list)
close_list.append(current_node)
# 判断是否到达终点
if current_node.x == end_node.x and current_node.y == end_node.y:
path = []
while current_node.parent is not None:
path.append((current_node.x, current_node.y))
current_node = current_node.parent
path.append((start_node.x, start_node.y))
return path[::-1]
# 获取当前节点的相邻节点
neighbors = []
for i, j in [(0, -1), (0, 1), (-1, 0), (1, 0)]:
x = current_node.x + i
y = current_node.y + j
if x < 0 or x >= len(grid) or y < 0 or y >= len(grid[0]):
continue
if not grid[x][y].reachable:
continue
neighbors.append(Node(x, y, True))
# 遍历相邻节点并更新它们的g和h值
for neighbor in neighbors:
if neighbor in close_list:
continue
neighbor.g = current_node.g + 1
neighbor.h = abs(neighbor.x - end_node.x) + abs(neighbor.y - end_node.y)
neighbor.parent = current_node
# 如果相邻节点不在开放列表中,加入开放列表中
if neighbor not in open_list:
heapq.heappush(open_list, neighbor)
# 如果开放列表为空,说明没有找到路径
return None
```
这段代码实现了一个基于A*算法的路径规划,并可以返回从起点到终点的路径。
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