unction pathin=getpath(img,start_pose,goal_pose) map_in=img; map=true(100); costs=double(255-map_in); imshow(costs) start_pose =floor(start_pose); % Starting point start = start_pose(1)*100+start_pose(2); goal_pose =floor( goal_pose); % Target point goal = goal_pose(1)*100+goal_pose(2); tic final = a_star((map), costs, start, goal); toc map_out=map_in; pathin=[]; for ii=1:size(final,2) x=max([1,mod(final(ii),100)]); y=max([1,floor(final(ii)/100)]); map_out(x,y)=0.5; pathin(ii,:)=[x,y]; end figure imshow(map_out) end

这段代码实现了一个A*算法的路径规划功能，可以用于机器人在二维地图上的导航。

输入参数：
- img：二值化的地图
- start_pose：机器人的起始位置
- goal_pose：机器人的目标位置

输出参数：
- pathin：机器人的路径

具体实现：
1. 将输入的地图转化为布尔类型的二维数组map。
2. 将地图的障碍物部分的像素值设为255，其余部分为0，得到代价地图costs。
3. 以100为维度将机器人的起始位置和目标位置转化为单个数字start和goal。
4. 运行A*算法，得到机器人的最短路径final。
5. 将最终路径在地图上可视化，同时将可行路径存储在pathin中并输出。

相关问题

unction button2_Callback(hObject, eventdata, handles) mydata = getSharedData('mydata'); disp(mydata); end

这个代码片段是一个MATLAB App中的回调函数，当用户点击名为“button2”的按钮时，就会执行这个回调函数。这个回调函数的功能是从名为“mydata”的Shared Data中获取数据，并将数据打印输出到命令窗口中。

具体而言，这个回调函数中使用了MATLAB App Designer提供的getSharedData函数。getSharedData函数是一个用于获取Shared Data的函数，它的参数是数据的名称。在这个回调函数中，数据的名称是“mydata”。

通过使用getSharedData函数，这个回调函数可以获取在另一个回调函数中存储的数据，并将数据打印输出到命令窗口中。需要注意的是，使用Shared Data时需要确保数据的名称在不同的回调函数中保持一致。此外，还需要注意避免多个回调函数同时修改同一个数据，可能会引发数据竞争问题。

unction [PF,PF1]=pareto1(obj)%根据两个适应函数 求出非支配解集 global ps; PF=[];%AS存储种群中非支配解集的下标 PF1=[];%AS存储种群中非支配解集的下标 M=2; [obj_size,~]=size(obj); pn=zeros(1,obj_size); Nim=6; PF1=[]; S=0; for i=1:obj_size for j=1:obj_size dom_less=0; dom_equal=0; dom_more=0; if (com(obj{i,1},obj{j,1})) dom_more = dom_more + 1; elseif (eql(obj{i,1},obj{j,1})) dom_equal = dom_equal + 1; else dom_less = dom_less + 1; end if (com(obj{i,2},obj{j,2})) dom_more = dom_more + 1; elseif (eql(obj{i,2},obj{j,2})) dom_equal = dom_equal + 1; else dom_less = dom_less + 1; end if dom_less == 0 && dom_equal ~= M % 说明i受j支配，相应的n加1 pn(i) = pn(i)+ 1; end end if pn(i)== 0 %个体i非支配等级排序最高，属于当前最优解集，相应的染色体中携带代表排序数的信息 PF=[PF i]; S=S+1; end end end

这段代码实现了一个多目标遗传算法中的 Pareto 前沿求解过程，用于计算种群中的非支配解集。根据代码的注释，可以看出其具体的操作步骤是：

1. 初始化空的 PF 和 PF1 集合，用来存储非支配解集的下标；
2. 遍历种群中的所有个体，对于每个个体 i，计算其与其他个体 j 的 Pareto 关系，并统计 i 被支配的次数 pn(i)；
3. 如果 pn(i) 等于 0，说明个体 i 属于非支配解集，将其下标加入 PF 集合，同时将其排序信息存储到染色体中；
4. 最后返回 PF 集合作为种群中的非支配解集。

在多目标遗传算法中，Pareto 前沿求解是一个重要的过程，用于筛选出种群中具有非支配关系的个体，从而得到多个目标函数下的最优解集。