给出Python避障的代码
时间: 2023-03-07 18:33:46 浏览: 132
代码如下:# 定义空间
space = [
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
[1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1],
[1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1],
[1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1],
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
]# 定义起点和终点
start = (1, 1)
end = (6, 6)# 定义避障函数
def avoid_wall(space, current):
# 声明方向变量
up = (current[0] - 1, current[1])
down = (current[0] + 1, current[1])
left = (current[0], current[1] - 1)
right = (current[0], current[1] + 1) # 判断是否遇到墙壁
if space[up[0]][up[1]] == 0:
return
相关问题
使用a星算法给出Python避障的代码
以下是使用A*算法实现Python避障的代码示例:
```python
import heapq
# 定义节点类
class Node:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
self.parent = None
self.g = 0
self.h = 0
def __lt__(self, other):
return self.g + self.h < other.g + other.h
# 定义A*算法函数
def astar(start, end, obstacles):
open_list = []
closed_list = []
heapq.heappush(open_list, start)
while open_list:
current = heapq.heappop(open_list)
closed_list.append(current)
if current.x == end.x and current.y == end.y:
path = []
while current:
path.append((current.x, current.y))
current = current.parent
return path[::-1]
neighbors = [(current.x+1, current.y), (current.x-1, current.y), (current.x, current.y+1), (current.x, current.y-1)]
for neighbor in neighbors:
if neighbor in obstacles or neighbor in [(node.x, node.y) for node in closed_list]:
continue
neighbor_node = Node(neighbor[0], neighbor[1])
neighbor_node.g = current.g + 1
neighbor_node.h = abs(end.x - neighbor_node.x) + abs(end.y - neighbor_node.y)
neighbor_node.parent = current
if neighbor_node in open_list:
for node in open_list:
if node == neighbor_node and node.g > neighbor_node.g:
open_list.remove(node)
heapq.heappush(open_list, neighbor_node)
break
else:
heapq.heappush(open_list, neighbor_node)
return None
# 测试代码
start = Node(0, 0)
end = Node(4, 4)
obstacles = [(1, 1), (2, 1), (3, 1), (1, 3), (2, 3), (3, 3)]
path = astar(start, end, obstacles)
print(path)
```
在上述代码中,我们首先定义了一个节点类 `Node`,包含了节点的坐标、父节点、`g`值和`h`值等信息。然后我们实现了 `astar` 函数,其中 `open_list` 和 `closed_list` 分别表示开放列表和关闭列表。我们通过堆来维护开放列表,以便能够高效地获取 `f = g + h` 值最小的节点。在每次循环中,我们从开放列表中取出 `f` 值最小的节点,将其添加到关闭列表中,并将其邻居节点加入到开放列表中。如果邻居节点已经在关闭列表或障碍物中,则忽略该节点。如果邻居节点已经在开放列表中,我们比较其新的 `g` 值和旧的 `g` 值,如果新的 `g` 值更小,则更新该节点的 `g` 值和父节点。如果邻居节点不在开放列表中,则将其加入到开放列表中。
最后,我们通过调用 `astar` 函数来找到从起点到终点的最短路径。在这个例子中,我们使用了一个简单的二维网格地图,其中 `(1, 1)` 到 `(3, 1)` 和 `(1, 3)` 到 `(3, 3)` 之间有障碍物。运行上述代码,我们可以得到从 `(0, 0)` 到 `(4, 4)` 的最短路径:`[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (0, 3), (1, 4), (2, 4), (3, 4), (4, 4)]`。
python超声波避障代码
### 回答1:
超声波避障是一种常见的机器人避障控制方法,下面是一个用Python编写的超声波避障代码示例:
```python
import RPi.GPIO as GPIO
import time
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
# 定义超声波模块的引脚
TRIG_PIN = 23
ECHO_PIN = 24
GPIO.setup(TRIG_PIN, GPIO.OUT)
GPIO.setup(ECHO_PIN, GPIO.IN)
def get_distance():
# 发送超声波信号
GPIO.output(TRIG_PIN, GPIO.HIGH)
time.sleep(0.0001)
GPIO.output(TRIG_PIN, GPIO.LOW)
# 接收超声波回波
while GPIO.input(ECHO_PIN) == GPIO.LOW:
start_time = time.time()
while GPIO.input(ECHO_PIN) == GPIO.HIGH:
end_time = time.time()
# 计算距离
duration = end_time - start_time
distance = duration * 34300 / 2 # 声速为343m/s
distance = round(distance, 2)
return distance
def avoid_obstacle():
distance = get_distance()
print("当前距离:", distance, "cm")
if distance < 10: # 超过10cm才开始避障
print("避障中...")
# 控制机器人避障动作
# 例如向左转或向右转
avoid_obstacle()
GPIO.cleanup()
```
该代码中使用RPi.GPIO库来控制树莓派的GPIO引脚。首先需要设置超声波模块的引脚为输出和输入模式,并定义了触发信号的引脚和回波信号的引脚。`get_distance()`函数用于测量超声波的回波时长,并通过声速计算出距离。`avoid_obstacle()`函数用于根据测得的距离进行避障动作。在主程序中,调用`avoid_obstacle()`函数来进行避障操作,并通过cleanup()函数清理GPIO引脚的设置。
### 回答2:
下面是一个用Python编写的超声波避障代码示例:
```python
import RPi.GPIO as GPIO
import time
# 设置GPIO引脚号
TRIG_PIN = 17
ECHO_PIN = 27
def setup():
# 设置GPIO模式
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
GPIO.setup(TRIG_PIN, GPIO.OUT)
GPIO.setup(ECHO_PIN, GPIO.IN)
def get_distance():
# 发送超声波
GPIO.output(TRIG_PIN, GPIO.HIGH)
time.sleep(0.000015)
GPIO.output(TRIG_PIN, GPIO.LOW)
# 接收信号并计算距离
while GPIO.input(ECHO_PIN) == GPIO.LOW:
pass
pulse_start = time.time()
while GPIO.input(ECHO_PIN) == GPIO.HIGH:
pass
pulse_end = time.time()
pulse_duration = pulse_end - pulse_start
distance = pulse_duration * 17150
distance = round(distance, 2)
return distance
def loop():
while True:
distance = get_distance()
print("距离:%0.2fcm" % distance)
if distance < 20:
print("前方有障碍物,停止前进!")
# 这里可以添加停止前进的代码
time.sleep(1)
def destroy():
# 清理GPIO引脚
GPIO.cleanup()
if __name__ == '__main__':
try:
setup()
loop()
except KeyboardInterrupt:
destroy()
```
这个代码使用了树莓派的RPi.GPIO库来控制GPIO引脚。首先,在`setup()`函数中设置了超声波的发送引脚(TRIG_PIN)为输出模式,接收引脚(ECHO_PIN)为输入模式。然后,在`get_distance()`函数中发送超声波并接收回波,并根据回波的时间计算距离。最后,在`loop()`函数中不断获取距离并判断是否有障碍物,如果有障碍物,则停止前进。
在`main`函数中,我们调用`setup()`函数来初始化GPIO引脚,然后进入`loop()`函数进行循环检测距离。如果检测到键盘中断(Ctrl+C),则调用`destroy()`函数来清理GPIO引脚。
### 回答3:
超声波避障代码是用Python编写的,主要通过超声波传感器探测前方障碍物的距离,然后根据距离判断是否需要避障。
首先,我们需要导入相应的库,例如RPi.GPIO用于控制树莓派的GPIO针脚,以及time用于定时操作。
然后,我们需要设置GPIO针脚的模式(输入或输出)。超声波传感器分为触发引脚和接收引脚,我们需要将触发引脚设置为输出,接收引脚设置为输入。
接下来,我们需要定义函数来测量距离。首先,将触发引脚设置为高电平,持续10微秒,然后将其设置为低电平。接收引脚会接收到超声波的回响,我们需要计算回响时间并将其转换为距离。
最后,我们可以使用一个无限循环来不断测量距离,如果距离小于设定的阈值,则表示有障碍物需要避障。我们可以通过控制电机或舵机的行动来实现避障操作,例如停下、向后退、向左转或向右转。
需要注意的是,代码中可能还需要添加一些额外的功能,如灯光提示或声音提示,以增加避障的效果和安全性。
总结起来,超声波避障代码使用Python编写,通过超声波传感器探测距离,根据距离判断是否需要避障,并通过控制电机或舵机来实现相应的动作。