state-flow中的matlab function模块怎么实现迷宫问题

在state-flow中，可以使用Matlab Function模块来实现迷宫问题。下面是一个简单的例子，演示如何使用Matlab Function模块来实现迷宫问题。

假设我们有一个迷宫，迷宫的结构如下图所示：

0 1 0 0 0
0 1 0 1 0
0 0 0 0 0
0 1 1 1 0
0 0 0 1 0

其中0表示可以通过的路，1表示障碍物。我们的目标是从起点(1,1)出发，到达终点(5,5)。

首先，在state-flow中创建一个状态图，并添加一个Matlab Function模块。将起点和终点的坐标分别保存在两个变量中，如下所示：

start_pos = [1, 1];
end_pos = [5, 5];

接下来，我们需要定义一个函数来判断某个位置是否能够通过。这个函数需要读取迷宫的数据，并返回一个布尔值，表示该位置是否可以通过。代码如下：

function [can_pass] = canPass(row, col)
    maze = [0,1,0,0,0;0,1,0,1,0;0,0,0,0,0;0,1,1,1,0;0,0,0,1,0];
    if row < 1 || row > 5 || col < 1 || col > 5
        can_pass = false;
        return;
    end
    if maze(row, col) == 1
        can_pass = false;
        return;
    end
    can_pass = true;
end

在这个函数中，我们首先定义了一个迷宫，并判断了传入的行列坐标是否超出了范围。如果超出了范围，说明该位置无法通过，返回false。如果该位置不是障碍物，则说明可以通过，返回true。

接下来，在Matlab Function模块中，我们可以使用该函数来判断当前位置是否可以通过。代码如下：

if canPass(current_pos(1), current_pos(2))
    % 当前位置可以通过
else
    % 当前位置无法通过
end

最后，我们可以使用类似的方法来实现迷宫的寻路算法，例如A*算法或者Dijkstra算法。这些算法的实现可以参考Matlab中的相关函数。