迷宫探路机器人最短路径算法

迷宫探路机器人最短路径算法可以使用广度优先搜索（BFS）算法来实现。具体实现过程如下：

1. 将起点加入队列，并将其标记为已访问。
2. 不断从队列中取出元素，向其周围未访问的位置进行探索。
3. 如果探索到终点，则返回当前路径的长度。
4. 否则，将周围未访问的位置加入队列，并标记为已访问。
5. 重复2-4步骤，直到队列为空。

在实现中，可以使用一个二维数组来表示迷宫地图，0表示空地，1表示障碍物。同时，可以使用一个二维数组来记录每个位置是否已经被访问过。在搜索过程中，需要记录每个位置的前驱节点，以便在搜索完成后能够还原最短路径。

以下是Python实现代码示例：

from collections import deque

def bfs(maze, start, end):
    # 记录每个位置是否已经被访问过
    visited = [[False] * len(maze[0]) for _ in range(len(maze))]
    visited[start[0]][start[1]] = True

    # 记录每个位置的前驱节点
    pre = [[None] * len(maze[0]) for _ in range(len(maze))]
    pre[start[0]][start[1]] = start

    queue = deque([(start[0], start[1], 0)])
    while queue:
        x, y, step = queue.popleft()

        for dx, dy in [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]:
            nx, ny = x + dx, y + dy
            if 0 <= nx < len(maze) and 0 <= ny < len(maze[0]) and not visited[nx][ny] and maze[nx][ny] == 0:
                visited[nx][ny] = True
                pre[nx][ny] = (x, y)
                if (nx, ny) == end:
                    path = [(nx, ny)]
                    while path[-1] != start:
                        path.append(pre[path[-1][0]][path[-1][1]])
                    return step + 1, path[::-1]
                queue.append((nx, ny, step + 1))

    return -1, []

其中，maze为迷宫地图，start为起点坐标，end为终点坐标。函数返回最短路径的长度和路径上的所有坐标。如果无法到达终点，则返回-1和空列表。