无人驾驶局部路径规划代码

由于无人驾驶的局部路径规划算法有很多种，而且不同的厂商和团队开发的算法也可能不同，因此无法提供一份通用的代码。以下是一个简单的示例，使用A*算法进行局部路径规划。

class Node:
    def __init__(self, x, y, parent=None):
        self.x = x
        self.y = y
        self.parent = parent
        self.g = 0
        self.h = 0
        self.f = 0

    def __eq__(self, other):
        return self.x == other.x and self.y == other.y

def astar(start, end, obstacle_map):
    open_list = []
    closed_list = []

    # 添加起点到open_list中
    open_list.append(start)

    # 循环直到找到终点或者open_list为空
    while len(open_list) > 0:
        # 获取f值最小的节点
        current_node = open_list[0]
        current_index = 0
        for index, node in enumerate(open_list):
            if node.f < current_node.f:
                current_node = node
                current_index = index

        # 将当前节点从open_list中移除，并将其添加到closed_list中
        open_list.pop(current_index)
        closed_list.append(current_node)

        # 如果当前节点为终点，则返回路径
        if current_node == end:
            path = []
            current = current_node
            while current is not None:
                path.append((current.x, current.y))
                current = current.parent
            return path[::-1]  # 反转路径

        # 获取当前节点周围的所有节点
        neighbors = []
        for i in range(-1, 2):
            for j in range(-1, 2):
                if i == 0 and j == 0:
                    continue
                x = current_node.x + i
                y = current_node.y + j
                if x < 0 or y < 0 or x >= len(obstacle_map) or y >= len(obstacle_map[0]):
                    continue
                if obstacle_map[x][y] == 1:
                    continue
                new_node = Node(x, y, current_node)
                neighbors.append(new_node)

        # 对于当前节点周围的所有节点，计算其f值并将其加入open_list中
        for neighbor in neighbors:
            if neighbor in closed_list:
                continue
            neighbor.g = current_node.g + 1
            neighbor.h = ((neighbor.x - end.x) ** 2) + ((neighbor.y - end.y) ** 2)
            neighbor.f = neighbor.g + neighbor.h
            if neighbor in open_list:
                if neighbor.g > open_list[open_list.index(neighbor)].g:
                    continue
            open_list.append(neighbor)

    # 如果open_list为空，说明无法到达终点
    return None

这个代码实现了一个简单的A*算法，输入起点、终点和障碍物地图，输出一条路径。其中，障碍物地图是一个二维数组，1表示障碍物，0表示可以通过。

当然，实际上无人驾驶车辆的局部路径规划算法要比这个复杂得多，需要考虑更多的因素，如车辆动力学、环境感知、交通规则等等。