生成基于栅格地图的双向LSTM的路径规划代码输出路径figure

很高兴为您提供帮助！以下是基于栅格地图的双向LSTM的路径规划代码，包括输出路径的图像。

首先，我们需要导入所需的库和模块：

import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Bidirectional, Dense

接下来，我们将定义模型的参数和数据：

# 模型参数
input_shape = (100, 100, 1)
output_shape = (100, 100, 1)
hidden_units = 128
num_layers = 2
dropout_rate = 0.2

# 数据
x_train = np.random.rand(1000, 100, 100, 1)
y_train = np.random.rand(1000, 100, 100, 1)

接下来，我们将构建模型：

model = Sequential()

# 双向LSTM层
for i in range(num_layers):
    if i == 0:
        model.add(Bidirectional(LSTM(hidden_units, return_sequences=True), input_shape=input_shape))
    else:
        model.add(Bidirectional(LSTM(hidden_units, return_sequences=True)))
    model.add(tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate))

# 输出层
model.add(Dense(output_shape[-1], activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['accuracy'])

然后，我们将训练模型：

history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)

最后，我们将输出路径的图像：

# 取出一个测试样本
x_test = np.random.rand(1, 100, 100, 1)
y_test = model.predict(x_test)

# 绘制原始地图
plt.imshow(x_test[0,:,:,0], cmap='gray')
plt.title('Original Map')
plt.show()

# 绘制路径规划结果
plt.imshow(y_test[0,:,:,0], cmap='gray')
plt.title('Path Planning Result')
plt.show()

这样，我们就可以生成基于栅格地图的双向LSTM的路径规划代码，并输出路径的图像。