在栅格地图上进行bilstm算法的路径规划代码

以下是基于栅格地图的BiLSTM路径规划的示例代码，仅供参考：

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

# 定义BiLSTM模型
def create_bilstm_model(input_shape, output_shape):
    model = Sequential()
    model.add(Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True), input_shape=input_shape))
    model.add(Bidirectional(LSTM(64)))
    model.add(Dense(output_shape, activation='softmax'))
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    return model

# 加载栅格地图
grid_map = np.loadtxt('grid_map.txt')

# 设置起点和终点
start = (0, 0)
goal = (9, 9)

# 将栅格地图转换为输入数据
input_data = []
for i in range(grid_map.shape[0]):
    row = []
    for j in range(grid_map.shape[1]):
        if (i, j) == start:
            row.append([1, 0, 0])
        elif (i, j) == goal:
            row.append([0, 1, 0])
        else:
            row.append([0, 0, grid_map[i][j]])
    input_data.append(row)
input_data = np.array(input_data)

# 定义模型输入和输出的形状
input_shape = (grid_map.shape[0], grid_map.shape[1], 3)
output_shape = 4

# 创建BiLSTM模型
model = create_bilstm_model(input_shape, output_shape)

# 训练模型
model.fit(input_data, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 预测路径
path = [start]
current = start
while current != goal:
    x, y = current[0], current[1]
    prediction = model.predict(np.array([input_data[x][y]]))[0]
    next_x, next_y = np.argmax(prediction[:2]), np.argmax(prediction[2:])
    if next_x == 0:
        current = (current[0] - 1, current[1])
    elif next_x == 1:
        current = (current[0] + 1, current[1])
    elif next_y == 0:
        current = (current[0], current[1] - 1)
    else:
        current = (current[0], current[1] + 1)
    path.append(current)

print(path)

在这个示例代码中，我们先加载了一个栅格地图，然后通过将起点和终点设置为特殊值，将栅格地图转换为输入数据。接下来，我们定义了一个BiLSTM模型，并使用训练数据对其进行训练。最后，我们使用训练好的模型来预测路径，并输出路径的坐标。注意，这个示例代码中的路径规划算法只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的算法来处理更复杂的地图和场景。