for ix in range(int(self.xwidth)): x = self.calc_grid_position(ix, self.minx) for iy in range(int(self.ywidth)): y = self.calc_grid_position(iy, self.miny) for iox, ioy in zip(ox, oy): #将ox,oy打包成元组，返回列表，并遍历 d = math.hypot(iox - x, ioy - y) if d <= self.rr: #代价小于车辆半径，可正常通过，不会穿越障碍物 self.obmap[ix][iy] = True break

这段代码是用于生成障碍物地图的。其中，self.xwidth和self.ywidth表示地图的宽度和高度，self.minx和self.miny表示地图左下角的坐标，ox和oy表示障碍物的横、纵坐标，self.rr表示车辆的半径。

代码中的三重循环遍历了整个地图，并计算出每个位置到每个障碍物的距离d。如果d小于等于车辆半径self.rr，则说明车辆无法通过，将该位置标记为障碍物，即self.obmap[ix][iy]=True。

需要注意的是，由于存在多个障碍物，因此在遍历每个障碍物时，如果当前位置已经被标记为障碍物，就可以跳出循环，进而遍历下一个位置。这样可以提高程序效率。

相关问题

def verify_node(self, node): posx = self.calc_grid_position(node.x, self.minx) posy = self.calc_grid_position(node.y, self.miny) if posx < self.minx: return False elif posy < self.miny: return False elif posx >= self.maxx: return False elif posy >= self.maxy: return False if self.obmap[int(node.x)][int(node.y)]: return False return True

这段代码看起来是用于验证一个节点是否在地图中可行的函数。它主要进行了以下几个判断：

1. 根据节点的 x 和 y 坐标计算出它在地图上的位置，并判断它是否超出了地图边界。

2. 判断这个节点所在的位置是否有障碍物。

如果节点通过了这些判断，那么它就是一个可行的节点，返回 True。如果没有通过其中任何一个判断，那么它就是不可行的节点，返回 False。

def calc_final_path(self, ngoal, closedset): # 传入目标点和closed表，经过函数处理得到最终所有的xy列表 pathx, pathy = [self.calc_grid_position(ngoal.x, self.minx)], [ self.calc_grid_position(ngoal.y, self.miny)] parent_index = ngoal.parent_index while parent_index != -1: n = closedset[parent_index] pathx.append(self.calc_grid_position(n.x, self.minx)) pathy.append(self.calc_grid_position(n.y, self.miny)) parent_index = n.parent_index return pathx, pathy

这段代码是一个寻路算法中的一部分，用于计算从起点到终点的最短路径。具体来说，这个函数接受一个目标点和一个已经被探索过的点的集合（closedset），然后通过回溯从目标点一直找到起点，并记录下这条路径上各个节点的坐标。最终返回的是一个包含所有路径节点x坐标和y坐标的列表。其中，calc_grid_position函数用于将一个实际坐标转换为网格坐标，minx和miny则是网格坐标系的起点。