for i = 2:size(path,1) plot([path(i,2),path(i-1,2)]-0.5,[path(i,1),path(i-1,1)]-0.5,'g','LineWidth',4); hold on; end

这段代码的作用是在图形窗口中绘制从起点到目标点的路径。

`for` 循环遍历 `path` 数组中从第二个节点开始到最后一个节点，对于每一对相邻的节点，使用 `plot` 函数在图形窗口中绘制一条绿色的线段，表示路径。具体的绘制过程如下：

- `plot([path(i,2),path(i-1,2)]-0.5,[path(i,1),path(i-1,1)]-0.5,'g','LineWidth',4)`：使用 `plot` 函数绘制一条线段，由当前节点 `(path(i,1),path(i,2))` 到前一个节点 `(path(i-1,1),path(i-1,2))`，线段颜色为绿色，线宽为 4 像素。由于 MATLAB 中的坐标系原点在左下角，而 RRTstar 树的节点坐标是以左上角为原点的，因此在绘制时需要将坐标系平移 0.5 个单位，即 `[path(i,2),path(i-1,2)]-0.5` 和 `[path(i,1),path(i-1,1)]-0.5`。

- `hold on`：使用 `hold on` 命令保持当前图形窗口，以便在后续的绘图操作中不清空图形。

最终，`for` 循环完成后，图形窗口中将显示从起点到目标点的路径。

相关问题

优化这行代码：path = []; path = [path;goal]; index = T.v(end).indPre; while true path = [path;[T.v(index).x,T.v(index).y]]; index = T.v(index).indPre; if index == -1 break; end end for i = 2:size(path,1) plot([path(i,2),path(i-1,2)],[path(i,1),path(i-1,1)],'g','LineWidth',4); hold on; end

可以优化的地方有：

1.使用预分配内存的方式来初始化path，而不是先定义为空数组再逐步添加元素。

2.在while循环中使用预分配内存的方式来初始化path的新元素。

3.在for循环中使用矢量化的方式来绘制路径，而不是一个一个点地绘制。

下面是优化后的代码：

path = NaN(numel(T.v),2); % 预分配内存
path(end,:) = goal;
index = T.v(end).indPre;
i = numel(T.v);
while index ~= -1
path(i,:) = [T.v(index).x,T.v(index).y];
index = T.v(index).indPre;
i = i-1;
end
path = path(i+1:end,:); % 去掉NaN元素

plot(path(:,2),path(:,1),'g','LineWidth',4); % 矢量化绘制路径

import matplotlib.pyplot as plt from queue import Queue s = (0, 0, 0) # (人所在位置, 距起点距离, 已经走的步数) t = (4, 4, -1) # 终点为平台（4，4） movable = [(1, 0), (0, 1), (-1, 0), (0, -1)] step = 6 lake = [[1,1,1,1,1,1], [1,0,0,0,0,1], [1,0,1,1,0,1], [1,0,0,1,0,1], [1,0,1,0,0,1], [1,1,1,1,1,1]] def bfs(start, end): queue = Queue() queue.put(start) visited = set() visited.add(start) while not queue.empty(): curr = queue.get() if curr == end: return curr for i, j in movable: x0, y0, z0 = curr x, y = x0 + i, y0 + j if 0 <= x < 6 and 0 <= y < 6 and lake[x][y] == 0: if z0 + 1 <= step: next_state = (x, y, z0 + 1) if next_state not in visited: visited.add(next_state) queue.put(next_state) parent[next_state] = curr return None def find_path(parent, end): path = [] while end: path.append(end) end = parent.get(end) path.reverse() return path parent = {} end_state = bfs(s, t) if end_state: path = find_path(parent, end_state) for x, y, _ in path: lake[x][y] = 2 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) for row in range(6): for col in range(6): if lake[row][col] == 0: ax.plot(row, col, '.', color='white', markersize=35) elif lake[row][col] == 1: ax.plot(row, col, '#', color='brown', markersize=35) elif lake[row][col] == 2: ax.plot(row, col, '*', color='blue', markersize=35) ax.plot(row, col, color='black', linestyle='-', linewidth=2) ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) ax.set_xlim([-0.5, 5.5]) ax.set_ylim([-0.5, 5.5]) plt.show()修正这个代码

在这段代码中，有一些问题。首先，你的导入语句和第一行代码应该分开写。其次，`parent`变量在`find_path`函数中未定义，需要传递给该函数。最后，你需要将`col`的值在循环内部更新，而不是在循环外部。下面是修正后的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from queue import Queue

s = (0, 0, 0)  # (人所在位置, 距起点距离, 已经走的步数)
t = (4, 4, -1)  # 终点为平台（4，4）

movable = [(1, 0), (0, 1), (-1, 0), (0, -1)]
step = 6

lake = [[1,1,1,1,1,1],
        [1,0,0,0,0,1],
        [1,0,1,1,0,1],
        [1,0,0,1,0,1],
        [1,0,1,0,0,1],
        [1,1,1,1,1,1]]

def bfs(start, end):
    queue = Queue()
    queue.put(start)
    visited = set()
    visited.add(start)
    parent = {}
    
    while not queue.empty():
        curr = queue.get()
        if curr == end:
            return curr
        for i, j in movable:
            x0, y0, z0 = curr
            x, y = x0 + i, y0 + j
            if 0 <= x < 6 and 0 <= y < 6 and lake[x][y] == 0:
                if z0 + 1 <= step:
                    next_state = (x, y, z0 + 1)
                    if next_state not in visited:
                        visited.add(next_state)
                        queue.put(next_state)
                        parent[next_state] = curr
    return None

def find_path(parent, end):
    path = []
    while end:
        path.append(end)
        end = parent.get(end)
    path.reverse()
    return path

parent = {}
end_state = bfs(s, t)

if end_state:
    path = find_path(parent, end_state)
    for row in range(6):
        for col in range(6):
            if lake[row][col] == 0:
                plt.plot(row, col, '.', color='white', markersize=35)
            elif lake[row][col] == 1:
                plt.plot(row, col, '#', color='brown', markersize=35)
            elif lake[row][col] == 2:
                plt.plot(row, col, '*', color='blue', markersize=35)
        plt.plot(row, col, color='black', linestyle='-', linewidth=2)
        col = 0
        
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.xlim([-0.5, 5.5])
    plt.ylim([-0.5, 5.5])

    plt.show()

这个修正后的代码将绘制一个可行路径的图形。