python无人机路径规划冲突解脱

### Python 实现无人机路径规划中的冲突解决方案

对于无人机路径规划中遇到的冲突问题，可以采用冲突基础搜索（Conflict-Based Search, CBS），这是一种高效的全局路径规划策略。CBS通过递归分割问题空间来寻找冲突最少的解，在多智能体环境中表现出色[^1]。

#### 冲突检测与解决机制

CBS的核心在于如何有效地检测并解决不同无人机之间的路径冲突。具体来说：

- **低级搜索器**负责为单个无人机找到一条从起点到终点的最佳路径。
- 当多个无人机之间发生碰撞时，**高级搜索器**会介入，创建子节点并对这些子节点执行进一步的约束条件下的重新搜索。

此过程持续迭代直到所有可能的冲突都被消除为止。

class Node:
    """定义树结构中的结点"""
    
    def __init__(self, solution=None, constraint_set=None):
        self.solution = {} if not solution else solution  # 存储当前结点下各agent的路径
        self.constraint_set = set() if not constraint_set else constraint_set  # 记录已知冲突
        
def detect_conflict(paths):
    """
    检测给定路径列表是否存在时间上的冲突
    
    参数:
      paths (list of lists): 各Agent的移动序列
      
    返回值:
      tuple or None: 如果存在冲突则返回第一个发现的位置；否则返回None表示无冲突
    """
    time_step = max([len(path) for path in paths])
    locations_at_time_t = [[] for _ in range(time_step)]

    for i, path_i in enumerate(paths):
        for t in range(len(path_i)):
            loc = path_i[t]
            if any((loc == other_path[t]) and (i != j) 
                   for j, other_path in enumerate(paths)):                
                return True, ((t, loc),)

            elif t > 0 and any(((path_i[t], path_i[t - 1]) == (other_path[t - 1], other_path[t])) 
                              and (i != j)
                              for j, other_path in enumerate(paths)):
                return False, (((t-1, path_i[t]), (t, path_i[t-1])), )

    return None

上述代码片段展示了基本框架的一部分——`Node`类用于构建搜索树以及辅助函数`detect_conflict()`用来判断两条或多条轨迹间是否有交集从而引发潜在冲突。实际应用时还需要加入更多细节如初始化设置、扩展新状态等功能模块。