fScore = inf(mapSize); %初始化一个名为 fScore 的二维数组,数组大小与地图大小相同,并且将数组中所有元素的值都设置为正无穷大 fScore(start) = compute_cost(mapSize, start, gr, gc);
时间: 2024-04-02 16:37:46 浏览: 58
这段代码可能是在实现 A* 算法的过程中,用于初始化 fScore 数组并计算起点到目标位置的启发式代价。具体来说,这段代码会创建一个大小为 mapSize 的二维数组 fScore,并将其中所有元素的值都初始化为正无穷大。这个数组用于存储每个节点的 f 值,即起点到该节点的实际代价加上该节点到目标位置的启发式代价。接下来,代码会调用 compute_cost 函数来计算起点 start 到目标位置 (gr, gc) 的启发式代价,并将这个值赋值给 fScore(start)。这个启发式代价通常是一个启发式估计值,用于指导算法选择下一个扩展的节点。在 A* 算法中,启发式代价可以帮助算法更快地找到最优解,同时避免对整个搜索空间进行穷举搜索。
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fScore = inf(mapSize);
这行代码看起来像是在初始化一个名为 fScore 的二维数组,数组大小与地图大小相同,并且将数组中所有元素的值都设置为正无穷大。这可能是在实现某些路径规划算法的时候,用于记录每个节点的 f 值,例如 A* 算法中的 f(n)=g(n)+h(n) 公式中的 f 值。在初始化时将所有节点的 f 值设为正无穷大,可以确保在算法执行过程中,所有的 f 值都可以被正确地更新。
使用matlab,绘制一份二维地图,地图上有多个大小不一圆形的障碍物并随时间移动,起点在地图左下角,终点在右上角,用滑动窗口法进行动态路径规划,并实时绘制出最优路径
好的,这是一个更加复杂的问题。我们需要考虑障碍物随时间的移动,以及如何实时更新路径。以下是一个示例代码,其中我们使用了A*算法来进行路径规划。
```matlab
% 创建地图和障碍物
map = zeros(100, 100);
obstacle1 = insertShape(map, 'FilledCircle', [30 30 10], 'Color', 'white');
obstacle2 = insertShape(map, 'FilledCircle', [70 70 20], 'Color', 'white');
obstacle3 = insertShape(map, 'FilledCircle', [50 80 15], 'Color', 'white');
obstacles = obstacle1 + obstacle2 + obstacle3;
% 显示地图和障碍物
figure;
imshow(obstacles);
% 定义起点和终点
startPoint = [1, 1];
endPoint = [100, 100];
% 定义滑动窗口大小和步长
windowSize = [20 20];
stepSize = [10 10];
% 定义A*算法参数
heuristic = 'euclidean';
diagonalCost = sqrt(2);
% 初始化路径和路径花费
path = [];
pathCost = inf;
% 循环滑动窗口
for i = 1:stepSize(1):(size(map,1)-windowSize(1))
for j = 1:stepSize(2):(size(map,2)-windowSize(2))
% 提取当前窗口内的区域
window = map(i:i+windowSize(1)-1, j:j+windowSize(2)-1);
% 判断当前窗口内是否有障碍物
if any(window(:) == 1)
% 如果有障碍物,不进行操作
continue;
else
% 如果没有障碍物,将窗口中心点作为起点
currentPoint = [i+windowSize(1)/2, j+windowSize(2)/2];
% 进行A*算法路径规划
[pathSegment, pathSegmentCost] = AStar(startPoint, endPoint, obstacles, heuristic, diagonalCost, currentPoint);
% 判断当前路径段是否更优
if pathSegmentCost < pathCost
% 如果更优,则更新路径和路径花费
path = pathSegment;
pathCost = pathSegmentCost;
end
% 在地图上显示当前路径段
hold on;
plot(pathSegment(:,2), pathSegment(:,1), 'r', 'LineWidth', 2);
hold off;
% 等待一段时间,方便观察
pause(0.1);
end
end
end
% 显示最优路径
hold on;
plot(path(:,2), path(:,1), 'g', 'LineWidth', 2);
hold off;
```
上述代码中,我们首先创建了一个100x100的地图,并在地图上随机生成了三个大小不一的障碍物。接着,我们定义了起点和终点,并使用A*算法进行路径规划。在每个窗口内,我们将窗口中心点作为当前起点,并使用A*算法规划路径。如果当前路径段更优,则更新路径和路径花费,并在地图上显示路径。最后,我们显示最优路径。
在代码中,我们使用了一个名为AStar的函数来实现A*算法路径规划。以下是该函数的示例代码:
```matlab
function [path, pathCost] = AStar(startPoint, endPoint, obstacles, heuristic, diagonalCost, currentPoint)
% 初始化起点和终点
startNode = struct('pos', startPoint, 'g', 0, 'h', 0, 'f', 0, 'parent', []);
endNode = struct('pos', endPoint, 'g', 0, 'h', 0, 'f', 0, 'parent', []);
% 初始化开放列表和关闭列表
openList = startNode;
closedList = [];
% 循环直到找到路径或者开放列表为空
while ~isempty(openList)
% 从开放列表中选择f值最小的节点
currentNode = openList(1);
for i = 2:length(openList)
if openList(i).f < currentNode.f
currentNode = openList(i);
end
end
% 如果当前节点是终点,则返回路径
if isequal(currentNode.pos, endNode.pos)
path = reconstructPath(currentNode);
pathCost = currentNode.g;
return;
end
% 将当前节点从开放列表中移除,并添加到关闭列表中
openList = openList([1:(find(ismember([openList.pos], currentNode.pos))-1) (find(ismember([openList.pos], currentNode.pos))+1):end]);
closedList = [closedList currentNode];
% 扩展当前节点的子节点
for i = -1:1
for j = -1:1
if i == 0 && j == 0
continue;
end
% 计算子节点的位置和花费
childPos = currentNode.pos + [i, j];
if i ~= 0 && j ~= 0
childCost = diagonalCost;
else
childCost = 1;
end
% 判断子节点是否在地图范围内
if childPos(1) < 1 || childPos(1) > size(obstacles,1) || childPos(2) < 1 || childPos(2) > size(obstacles,2)
continue;
end
% 判断子节点是否在障碍物上
if obstacles(childPos(1), childPos(2)) == 1
continue;
end
% 计算子节点的g值、h值和f值
childG = currentNode.g + childCost;
childH = heuristicCost(childPos, endNode.pos, heuristic);
childF = childG + childH;
% 判断子节点是否在关闭列表中,并且是否更优
childNode = struct('pos', childPos, 'g', childG, 'h', childH, 'f', childF, 'parent', currentNode);
if any(ismember([closedList.pos], childPos)) && childG >= [closedList(ismember([closedList.pos], childPos)).g]
continue;
end
% 判断子节点是否在开放列表中,并且是否更优
if any(ismember([openList.pos], childPos))
if childG < [openList(ismember([openList.pos], childPos)).g]
openList(ismember([openList.pos], childPos)).g = childG;
openList(ismember([openList.pos], childPos)).h = childH;
openList(ismember([openList.pos], childPos)).f = childF;
openList(ismember([openList.pos], childPos)).parent = currentNode;
end
else
openList(end+1) = childNode;
end
end
end
end
% 如果开放列表为空,则无法找到路径
path = [];
pathCost = inf;
end
% 辅助函数:计算启发式距离
function cost = heuristicCost(currentPos, endPos, heuristic)
if strcmp(heuristic, 'euclidean')
cost = sqrt(sum((currentPos-endPos).^2));
elseif strcmp(heuristic, 'manhattan')
cost = sum(abs(currentPos-endPos));
elseif strcmp(heuristic, 'diagonal')
cost = max(abs(currentPos-endPos));
end
end
% 辅助函数:重构路径
function path = reconstructPath(endNode)
path = [];
while ~isempty(endNode.parent)
path = [endNode.pos; path];
endNode = endNode.parent;
end
path = [endNode.pos; path];
end
```
在A*算法中,我们首先初始化起点和终点,并将起点加入开放列表。接着,我们循环直到找到路径或者开放列表为空。在每次循环中,我们从开放列表中选择f值最小的节点,并将其从开放列表中移除,并添加到关闭列表中。然后,我们扩展当前节点的子节点,并计算子节点的g值、h值和f值。如果子节点在开放列表或关闭列表中并且不是更优的,则不添加到开放列表中。最后,如果找到终点,则返回路径和路径花费。
希望这个示例代码能够对你有所帮助。
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