AStar算法的实现思路和示例代码
时间: 2024-02-17 11:05:20 浏览: 20
AStar算法是一种常用的路径规划算法,其主要思路是在图或网格中找到一条最短路径。
具体实现思路如下:
1. 初始化起点和终点,并将起点加入open列表中。
2. 从open列表中选取f值最小的节点作为当前节点,并将其加入close列表中。
3. 根据当前节点,找到其相邻的节点,并计算它们的f值(f = g + h),其中g表示从起点到当前节点的距离,h表示从当前节点到终点的估算距离。
4. 对于每个相邻节点,如果它已经在close列表中,或者障碍物阻挡了它,或者它已经在open列表中但是新的路径比原路径更长,则忽略它。
5. 否则,将当前节点作为该相邻节点的父节点,更新该相邻节点的g值和f值,并将其加入open列表中。
6. 重复执行步骤2-5,直到终点被加入close列表中或者open列表为空。
7. 如果终点被加入close列表中,则说明找到了一条最短路径,根据每个节点的父节点可以回溯得到该路径。
以下是Python的示例代码:
```python
import heapq
def astar(start, end, obstacles, grid_size):
"""
A*算法实现
:param start: 起点坐标 (x, y)
:param end: 终点坐标 (x, y)
:param obstacles: 障碍物坐标列表 [(x1, y1), (x2, y2), ...]
:param grid_size: 网格大小 (width, height)
:return: 最短路径坐标列表 [(x1, y1), (x2, y2), ...]
"""
# 计算启发式距离
def heuristic(a, b):
return abs(b[0] - a[0]) + abs(b[1] - a[1])
# 判断坐标是否在网格内
def in_grid(x, y):
return 0 <= x < grid_size[0] and 0 <= y < grid_size[1]
# 判断坐标是否为障碍物
def is_obstacle(x, y):
return (x, y) in obstacles
# 获取周围相邻的坐标
def get_neighbors(x, y):
neighbors = [(x+1, y), (x, y+1), (x-1, y), (x, y-1)]
return filter(lambda p: in_grid(*p) and not is_obstacle(*p), neighbors)
# 初始化起点和终点
start_node = (0, start, None)
end_node = (heuristic(start, end), end, None)
# 初始化open列表和close列表
open_list = [start_node]
close_list = set()
# 循环直到找到终点或open列表为空
while open_list:
# 选取f值最小的节点作为当前节点
current_node = heapq.heappop(open_list)
if current_node[1] == end:
# 找到终点,回溯得到路径
path = []
while current_node:
path.append(current_node[1])
current_node = current_node[2]
return path[::-1]
# 将当前节点加入close列表中
close_list.add(current_node[1])
# 处理相邻节点
for neighbor in get_neighbors(*current_node[1]):
# 如果相邻节点已经在close列表中,忽略它
if neighbor in close_list:
continue
# 计算相邻节点的f值
g = current_node[0] + 1
h = heuristic(neighbor, end)
f = g + h
# 如果相邻节点已经在open列表中,更新它的f值和父节点
for node in open_list:
if node[1] == neighbor:
if f < node[0]:
open_list.remove(node)
node = (f, neighbor, current_node)
heapq.heappush(open_list, node)
break
else:
# 否则,将相邻节点加入open列表中
node = (f, neighbor, current_node)
heapq.heappush(open_list, node)
# open列表为空,无法找到路径
return []
```
通过调用`astar`函数,传入起点、终点、障碍物和网格大小,即可得到最短路径坐标列表。