生成基于栅格地图BiLSTM算法的路径规划的python代码

以下是一个简单的基于栅格地图BiLSTM算法的路径规划的Python代码示例：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Bidirectional

# 定义BiLSTM模型
model = Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(64), input_shape=(None, 3)))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')

# 加载地图数据
map_data = np.loadtxt('map_data.txt')

# 数据预处理：将地图数据转换成输入序列
input_seq = []
output_seq = []
for i in range(1, len(map_data)):
    input_seq.append(map_data[i-1:i+2])
    output_seq.append(map_data[i])

# 将输入序列和输出序列转换成NumPy数组
input_seq = np.array(input_seq)
output_seq = np.array(output_seq)

# 将输出序列转换成分类标签
output_labels = np.zeros((len(output_seq), 2))
output_labels[np.where(output_seq[:, 0] == 1), 0] = 1
output_labels[np.where(output_seq[:, 1] == 1), 1] = 1

# 训练模型
model.fit(input_seq, output_labels, epochs=100, batch_size=32)

# 使用模型进行路径规划
start_pos = (0, 0)
end_pos = (10, 10)
current_pos = start_pos
path = [current_pos]
while current_pos != end_pos:
    # 获取当前位置的栅格信息
    current_grid = map_data[current_pos[0], current_pos[1]]

    # 将栅格信息转换成输入序列
    input_seq = np.array([[map_data[current_pos[0]-1, current_pos[1]], current_grid, map_data[current_pos[0]+1, current_pos[1]]]])

    # 使用模型进行预测
    output = model.predict(input_seq)

    # 根据预测结果选择下一步移动的方向
    if output[0, 0] > output[0, 1]:
        current_pos = (current_pos[0]-1, current_pos[1])
    else:
        current_pos = (current_pos[0]+1, current_pos[1])

    # 将移动的位置添加到路径中
    path.append(current_pos)

# 输出路径
print(path)

请注意，上述代码仅作为示例，实际使用时需要根据具体情况进行修改和优化。