无人机路径规划A*算法代码

A*算法是一种启发式搜索算法，可以用于无人机路径规划。以下是一个简单的A*算法的Python代码实现：

# 定义A*算法函数
def A_star(start, end, h_func, move_func):
    # 初始化起点和终点的节点
    start_node = Node(start, None)
    start_node.g = start_node.h = start_node.f = 0
    end_node = Node(end, None)
    end_node.g = end_node.h = end_node.f = 0
    
    # 定义开放和关闭节点列表
    open_list = []
    closed_list = []
    
    # 将起点加入开放列表
    open_list.append(start_node)
    
    # 循环直到找到终点或开放列表为空
    while len(open_list) > 0:
        # 从开放列表中找到f值最小的节点
        current_node = open_list[0]
        current_index = 0
        for index, item in enumerate(open_list):
            if item.f < current_node.f:
                current_node = item
                current_index = index
        
        # 将当前节点从开放列表中删除，并加入关闭列表
        open_list.pop(current_index)
        closed_list.append(current_node)
        
        # 如果找到了终点，则返回路径
        if current_node == end_node:
            path = []
            current = current_node
            while current is not None:
                path.append(current.position)
                current = current.parent
            return path[::-1]
        
        # 获取当前节点周围的可行节点
        children = []
        for new_position in move_func(current_node.position):
            # 创建新的节点
            node = Node(new_position, current_node)
            
            # 检查新节点是否在关闭列表中
            if node in closed_list:
                continue
            
            # 计算新节点的g、h和f值
            node.g = current_node.g + 1
            node.h = h_func(node.position, end_node.position)
            node.f = node.g + node.h
            
            # 检查新节点是否已经在开放列表中，并更新g值
            for open_node in open_list:
                if node == open_node and node.g > open_node.g:
                    continue
            
            # 将新节点加入开放列表
            open_list.append(node)
    
    # 如果开放列表为空，则表示没有找到路径
    return None

# 定义节点类
class Node:
    def __init__(self, position, parent):
        self.position = position
        self.parent = parent
        self.g = 0
        self.h = 0
        self.f = 0

    def __eq__(self, other):
        return self.position == other.position

# 定义移动函数
def move_func(position):
    moves = []
    x, y = position
    for dx, dy in [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]:
        new_x, new_y = x + dx, y + dy
        if 0 <= new_x < 10 and 0 <= new_y < 10:
            moves.append((new_x, new_y))
    return moves

# 定义启发函数（曼哈顿距离）
def h_func(position, end_position):
    return abs(position[0] - end_position[0]) + abs(position[1] - end_position[1])

在上面的代码中，我们定义了一个A_star函数，它接受起点、终点、启发函数和移动函数作为参数，并返回从起点到终点的最短路径。我们还定义了一个Node类来表示节点。在A_star函数中，我们使用了开放列表和关闭列表来实现A*算法。我们还定义了一个移动函数，它返回一个节点周围的可行节点。我们使用曼哈顿距离作为启发函数来估计每个节点到终点的距离。