您有沒有想過無人機(jī)如何在復(fù)雜的環(huán)境中導(dǎo)航？在本博客中，我們將使用 Python、Matplotlib 和 A* 算法創(chuàng)建一個(gè)簡單的無人機(jī)導(dǎo)航系統(tǒng)。最后，您將擁有一個(gè)可以可視化無人機(jī)解決迷宮的工作系統(tǒng)！

你將學(xué)到什么

1. 基本人工智能術(shù)語，如“代理”和“環(huán)境”。
2. 如何使用 Python 創(chuàng)建和可視化迷宮。
3. A* 算法如何解決導(dǎo)航問題。
4. 如何實(shí)現(xiàn)和可視化無人機(jī)的路徑。

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簡介

要構(gòu)建我們的無人機(jī)導(dǎo)航系統(tǒng)，我們需要以下內(nèi)容：

1. 特工：無人機(jī)？.
2. 路徑： 無人機(jī)將穿過的 2D 迷宮？?。
3. 搜索算法： A* 算法 ?.

但首先，讓我們?yōu)樾率挚焖倩仡櫼幌乱恍┗镜娜斯ぶ悄苄g(shù)語。

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關(guān)鍵人工智能術(shù)語

• 代理：一個(gè)實(shí)體（如我們的無人機(jī)），感知其環(huán)境（迷宮）并采取行動(dòng)以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)（到達(dá)迷宮的盡頭）。
• 環(huán)境： 代理運(yùn)行的世界，這里表示為 2D 迷宮。
• 啟發(fā)式：用于指導(dǎo)搜索的經(jīng)驗(yàn)法則或估計(jì)（例如測量到目標(biāo)的距離）。

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系統(tǒng)設(shè)計(jì)

我們的無人機(jī)將在二維迷宮中導(dǎo)航。迷宮將包括：

• 墻壁（不可通行區(qū)域以 1 表示）。
• 路徑（用 0 表示的開放空間）。

無人機(jī)的目標(biāo)：

1. 避開墻壁。？
2. 到達(dá)路徑的盡頭。？

這是迷宮的樣子：

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第 1 步：搭建迷宮

導(dǎo)入所需的庫

首先，安裝并導(dǎo)入所需的庫：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
import math
from heapq import heappop, heappush

定義迷宮尺寸

讓我們定義迷宮大?。?br> 蟒蛇
寬度、高度 = 22, 22

設(shè)置方向和重量

在現(xiàn)實(shí)世界的導(dǎo)航中，不同方向的移動(dòng)可能會產(chǎn)生不同的成本。例如，向北移動(dòng)可能比向東移動(dòng)更困難。

DIRECTIONAL_WEIGHTS = {'N': 1.2, 'S': 1.0, 'E': 1.5, 'W': 1.3}
DIRECTIONS = {'N': (-1, 0), 'S': (1, 0), 'E': (0, 1), 'W': (0, -1)}

初始化迷宮網(wǎng)格

我們從一個(gè)充滿墻壁的網(wǎng)格開始（1s）：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
import math
from heapq import heappop, heappush

麻木的。 Ones() 函數(shù)用于創(chuàng)建給定形狀和類型的新數(shù)組，并用 1 填充...在使用默認(rèn)值初始化數(shù)組時(shí)很有用。

第二步：雕刻迷宮

現(xiàn)在讓我們定義一個(gè)函數(shù)，它將“雕刻”在迷宮中開辟路徑，迷宮現(xiàn)在僅用墻壁初始化

DIRECTIONAL_WEIGHTS = {'N': 1.2, 'S': 1.0, 'E': 1.5, 'W': 1.3}
DIRECTIONS = {'N': (-1, 0), 'S': (1, 0), 'E': (0, 1), 'W': (0, -1)}

定義起點(diǎn)和終點(diǎn)

maze = np.ones((2 * WIDTH + 1, 2 * HEIGHT + 1), dtype=int)

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第三步：可視化迷宮

使用Matplotlib顯示迷宮：

def carve(x, y):
    maze[2 * x + 1, 2 * y + 1] = 0  # Mark current cell as a path
    directions = list(DIRECTIONS.items())
    random.shuffle(directions)  # Randomize directions

    for _, (dx, dy) in directions:
        nx, ny = x + dx, y + dy
        if 0 <= nx < WIDTH and 0 <= ny < HEIGHT and maze[2 * nx + 1, 2 * ny + 1] == 1:
            maze[2 * x + 1 + dx, 2 * y + 1 + dy] = 0
            carve(nx, ny)

carve(0, 0)  # Start carving from the top-left corner

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第 4 步：用 A 解決迷宮*

A* 算法 使用路徑成本和啟發(fā)式的組合來查找加權(quán)迷宮中的最短路徑。

定義啟發(fā)式

我們使用歐幾里得距離作為我們的啟發(fā)式：

start = (1, 1)
end = (2 * WIDTH - 1, 2 * HEIGHT - 1)
maze[start] = 0
maze[end] = 0

A*算法實(shí)現(xiàn)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax.imshow(maze, cmap='binary', interpolation='nearest')
ax.set_title("2D Maze")
plt.show()

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第 5 步：可視化解決方案

我們已經(jīng)有了迷宮，??但你還看不到無人機(jī)的路徑。
讓我們可視化無人機(jī)的路徑：

def heuristic(a, b):
    return math.sqrt((a[0] - b[0]) ** 2 + (a[1] - b[1]) ** 2)

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結(jié)論

恭喜！ ？您已經(jīng)構(gòu)建了一個(gè)可用的無人機(jī)導(dǎo)航系統(tǒng)：

• 生成一個(gè) 2D 迷宮。
• 使用 A* 算法解決它。
• 可視化最短路徑。

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后續(xù)步驟

1. 嘗試不同的迷宮大小和重量。
2. 嘗試其他啟發(fā)式方法，例如曼哈頓距離。
3. 可視化 3D 迷宮以獲得更多復(fù)雜性！

請隨時(shí)分享您的結(jié)果或在下面的評論中提出問題。
到無限甚至更遠(yuǎn)？

以上是使用 matplotlib 和 A* 算法構(gòu)建無人機(jī)導(dǎo)航系統(tǒng)的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！