怎么自由设置栅格障碍物python

在 Python 中，可以使用二维数组来表示栅格地图，并在数组中将障碍物设置为特定的值。以下是一些示例代码：

# 创建一个 10x10 的二维数组表示栅格地图
grid = [[0 for _ in range(10)] for _ in range(10)]

# 设置障碍物
grid[3][4] = 1
grid[5][7] = 1

# 打印地图
for row in grid:
    print(row)

在上面的示例中，我们创建了一个 10x10 的二维数组 `grid`，并将其中的两个格子设置为障碍物。在这个例子中，我们将障碍物的值设置为 1，但你可以根据需要选择任何你喜欢的值。

要更方便地设置多个障碍物，你可以使用一个列表来存储障碍物的坐标，然后在数组中将这些坐标对应的格子设置为障碍物。以下是一个示例代码：

# 创建一个 10x10 的二维数组表示栅格地图
grid = [[0 for _ in range(10)] for _ in range(10)]

# 设置障碍物的坐标
obstacles = [(3, 4), (5, 7)]

# 将障碍物设置为 1
for obstacle in obstacles:
    x, y = obstacle
    grid[x][y] = 1

# 打印地图
for row in grid:
    print(row)

在上面的示例中，我们创建了一个列表 `obstacles` 来存储障碍物的坐标，然后在数组中将这些坐标对应的格子设置为障碍物。

相关问题

python在栅格中输入障碍物

在栅格中设置障碍物可以使用二维数组来表示地图，其中1表示障碍物，0表示可通行的空间。下面是一个示例代码：

# 定义地图大小和障碍物位置
map_size = (10, 10)
obstacles = [(3, 2), (5, 7), (8, 4)]

# 初始化地图
grid_map = [[0 for _ in range(map_size[1])] for _ in range(map_size[0])]

# 设置障碍物
for obstacle in obstacles:
    x, y = obstacle
    grid_map[x][y] = 1

# 打印地图
for row in grid_map:
    print(row)

在上面的示例代码中，我们定义了一个10x10大小的地图，并设置了三个障碍物的位置。通过遍历障碍物列表，我们将障碍物在地图上标记为1。最后，我们打印出整个地图。

栅格法路径规划障碍物碰撞代码

以下是一个简单的栅格法路径规划障碍物碰撞的 Python 代码示例：

import numpy as np

# 定义地图大小和障碍物位置
map_size = (10, 10)
obstacles = [(2, 2), (2, 3), (2, 4), (3, 4), (4, 4), (5, 4), (6, 4), (6, 3), (6, 2)]

# 定义起点和终点
start = (0, 0)
goal = (9, 9)

# 定义栅格地图
grid_map = np.zeros(map_size)
for obstacle in obstacles:
    grid_map[obstacle] = 1

# 定义 A* 算法
def astar(start, goal, grid_map):
    open_list = [start]
    closed_list = []
    g_score = {start: 0}
    f_score = {start: get_heuristic(start, goal)}

    while open_list:
        current = min(open_list, key=lambda x: f_score[x])
        if current == goal:
            return reconstruct_path(start, goal, came_from)
        
        open_list.remove(current)
        closed_list.append(current)

        for neighbor in get_neighbors(current, grid_map):
            if neighbor in closed_list:
                continue
            tentative_g_score = g_score[current] + get_distance(current, neighbor)
            if neighbor not in open_list:
                open_list.append(neighbor)
            elif tentative_g_score >= g_score[neighbor]:
                continue

            came_from[neighbor] = current
            g_score[neighbor] = tentative_g_score
            f_score[neighbor] = tentative_g_score + get_heuristic(neighbor, goal)

    return None

# 定义获取邻居栅格的函数
def get_neighbors(current, grid_map):
    neighbors = []
    for i in range(-1, 2):
        for j in range(-1, 2):
            if i == 0 and j == 0:
                continue
            neighbor = (current[0]+i, current[1]+j)
            if neighbor[0] < 0 or neighbor[0] >= grid_map.shape[0] or neighbor[1] < 0 or neighbor[1] >= grid_map.shape[1]:
                continue
            if grid_map[neighbor] == 1:
                continue
            neighbors.append(neighbor)
    return neighbors

# 定义获取两点之间的距离函数
def get_distance(start, end):
    return np.sqrt((start[0]-end[0])**2 + (start[1]-end[1])**2)

# 定义获取启发式函数的函数
def get_heuristic(start, goal):
    return get_distance(start, goal)

# 定义重构路径的函数
def reconstruct_path(start, goal, came_from):
    path = [goal]
    while path[-1] != start:
        path.append(came_from[path[-1]])
    path.reverse()
    return path

# 运行 A* 算法
came_from = {}
path = astar(start, goal, grid_map)

# 输出路径和地图
print('Path:', path)
print('Map:')
print(grid_map)

在这个代码中，我们首先定义了地图大小和障碍物位置，然后定义了起点和终点。接下来，我们定义了栅格地图，并将障碍物的占据网格视为不可通过的状态。然后，我们定义了 A* 算法，并使用启发式函数和邻居栅格函数来搜索最优路径。最后，我们运行 A* 算法并输出路径和地图。