monte_carlo_path_planning函数

以下是一个简单的`monte_carlo_path_planning`函数的示例代码：

import random

def monte_carlo_path_planning(start, goal, obstacles, num_samples):
    best_path = None
    best_cost = float('inf')

    for _ in range(num_samples):
        # 随机生成路径
        path = [start]
        while path[-1] != goal:
            x = random.randint(0, map_width - 1)
            y = random.randint(0, map_height - 1)
            point = (x, y)
            if point not in obstacles:
                path.append(point)

        # 计算路径代价
        cost = len(path)

        # 更新最优路径
        if cost < best_cost:
            best_path = path
            best_cost = cost

    return best_path

在上述代码中，`monte_carlo_path_planning`函数接受起点 `start`、终点 `goal`、障碍物列表 `obstacles` 和采样点数量 `num_samples` 作为参数。

函数使用一个循环来进行指定次数的采样和路径构建。在每次循环中，它从起点开始，随机选择下一个点，直到达到终点。选择下一个点时，它随机生成一个坐标，并检查该点是否在障碍物列表中。如果不在障碍物列表中，则将该点添加到路径中。

然后，它计算路径的代价，这里使用路径的长度作为代价。如果该路径的代价比当前最优路径的代价小，则更新最优路径。

最后，函数返回最优路径。

请注意，上述代码只是一个示例，具体的实现可能会根据具体问题和环境进行调整和优化。