改进A星算法机器人路径规划

Question

#如何编写2.5维栅格地图用于机器人的路径规划，2.5维（包含障碍物高度信息的二维地图）？看了很多关于A星以及RRT路径规划，大多都是二维的，网上也没找到相关资料。非计算机专业，写代码能力弱，摸索了很久，还是不会搞？请大家指点！

Answer 1

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  首先，你可以按照以下步骤来编写2.5维栅格地图用于机器人的路径规划算法:

  1. 确定地图表示:
  2. 定义一个二维数组来表示地图，每个元素代表一个栅格。
  3. 每个栅格包含两个属性：位置和高度。

  4. 可以将地图数据从外部文件加载到数组中，或者手动创建一个地图。

  5. 定义起点和终点:

  6. 确定机器人的起点和终点，并将其在地图上标记出来。

  7. 构建地图栅格的连接关系:

  8. 对于每个栅格，确定其周围的邻居栅格。

  9. 确定连接关系可以通过定义不同高度差的阈值来实现。

  10. 实现A*算法:

  11. 创建一个开放列表(open list)和一个关闭列表(closed list)来存储待检查的栅格和已检查的栅格。
  12. 将起点添加到开放列表中。

  13. 循环以下步骤直到达到终点或开放列表为空：

      • 从开放列表中选择具有最低代价的栅格。
      • 将当前栅格移动到关闭列表中。
      • 对当前栅格的每个邻居栅格执行以下操作：
      • 如果邻居栅格不在关闭列表中并且可以通过合适的高度差连接到当前栅格，则更新邻居栅格的代价和父节点。
      • 如果邻居栅格不在开放列表中，则将其添加到开放列表中。

  14. 回溯路径:

  15. 如果终点在关闭列表中，表示找到了路径，可以通过回溯每个节点的父节点来生成完整的路径。
  16. 从终点开始，沿着每个节点的父节点一直回溯到起点，直到回溯到起点。

  下面是一个示例代码的简单实现，仅作为参考：

  import heapq
  
  class Node:
      def __init__(self, position, height, parent=None, g=0, h=0):
          self.position = position
          self.height = height
          self.parent = parent
          self.g = g
          self.h = h
  
      def f(self):
          return self.g + self.h
  
  class AStar:
      def __init__(self, grid, start, goal):
          self.grid = grid
          self.start = start
          self.goal = goal
  
      def heuristic(self, node):
          # 这里可以使用欧几里得距离或曼哈顿距离作为启发式函数
          return abs(node.position[0] - self.goal.position[0]) + abs(node.position[1] - self.goal.position[1])
  
      def get_neighbors(self, node):
          neighbors = []
          x, y = node.position
          height = node.height
  
          # 在地图边界内遍历邻居节点
          for dx in [-1, 0, 1]:
              for dy in [-1, 0, 1]:
                  nx, ny = x + dx, y + dy
  
                  if 0 <= nx < len(self.grid) and 0 <= ny < len(self.grid[0]):
                      neighbor_height = self.grid[nx][ny]
                      height_diff = abs(node.height - neighbor_height)
  
                      # 根据高度差阈值决定是否连接邻居节点
                      if height_diff <= self.height_threshold:
                          neighbors.append(Node((nx, ny), neighbor_height))
  
          return neighbors
  
      def find_path(self, height_threshold=1):
          self.height_threshold = height_threshold
          open_list = []
          closed_list = set()
  
          heapq.heappush(open_list, (self.start.f(), self.start))
  
          while open_list:
              _, node = heapq.heappop(open_list)
  
              if node.position == self.goal.position:
                  path = []
                  while node.parent:
                      path.append(node.position)
                      node = node.parent
                  path.append(self.start.position)
                  return path[::-1]
  
              closed_list.add(node.position)
  
              neighbors = self.get_neighbors(node)
              for neighbor in neighbors:
                  if neighbor.position in closed_list:
                      continue
  
                  g = node.g + 1
                  h = self.heuristic(neighbor)
  
                  if neighbor.f() > g + h:
                      neighbor.g = g
                      neighbor.h = h
                      neighbor.parent = node
  
                  if neighbor.position not in [n[1].position for n in open_list]:
                      heapq.heappush(open_list, (neighbor.f(), neighbor))
  
          return None
  
  # 构建地图
  grid = [
      [0, 0, 0, 0, 0],
      [0, 1, 1, 1, 0],
      [0, 1, 4, 1, 0],
      [0, 1, 1, 1, 0],
      [0, 0, 0, 0, 0]
  ]
  
  start = Node((0, 0), 0)
  goal = Node((4, 4), 0)
  
  astar = AStar(grid, start, goal)
  path = astar.find_path(height_threshold=1)
  print(path)
  

  上述的代码仅提供了一个非常简单的路径规划实现示例，你可以根据自己的需求进行扩展和调整。请注意，这只是一个基本的思路，具体的实现方式可能因为问题的复杂性或需求的不同而有所变化。如果你遇到了更特定的问题或遇到困难，请随时询问。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^