网站的内部优化,网站开发常用jquery插件,凡客诚品vancl官方旗舰店,加强公司网站平台建设的意义在智能驾驶领域#xff0c;D* Lite 算法是一种高效的动态路径规划算法#xff0c;适用于处理环境变化时的路径重规划问题。以下将为你展示 D* Lite 算法的高级用法#xff0c;包含动态障碍物处理、多步预测和启发式函数优化等方面的代码实现。
代码实现
import heapq
impo…在智能驾驶领域D* Lite 算法是一种高效的动态路径规划算法适用于处理环境变化时的路径重规划问题。以下将为你展示 D* Lite 算法的高级用法包含动态障碍物处理、多步预测和启发式函数优化等方面的代码实现。
代码实现
import heapq
import math# 地图类用于管理地图信息和更新
class Map:def __init__(self, grid):self.grid gridself.rows len(grid)self.cols len(grid[0])def get_neighbors(self, node):x, y nodeneighbors []for dx, dy in [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0), (1, 1), (1, -1), (-1, 1), (-1, -1)]:new_x, new_y x dx, y dyif 0 new_x self.rows and 0 new_y self.cols and self.grid[new_x][new_y] 0:neighbors.append((new_x, new_y))return neighborsdef update_cell(self, x, y, new_value):self.grid[x][y] new_valuedef is_obstacle(self, node):x, y nodereturn self.grid[x][y] 1# 节点类用于存储节点信息
class Node:def __init__(self, x, y):self.x xself.y yself.g float(inf)self.rhs float(inf)self.key [float(inf), float(inf)]def __lt__(self, other):return self.key other.key# 优化的启发式函数考虑对角线移动的欧几里得距离
def heuristic(a, b):dx abs(a[0] - b[0])dy abs(a[1] - b[1])return math.sqrt(dx**2 dy**2)# 计算节点的键值
def calculate_key(node, s_start, k_m):node.key [min(node.g, node.rhs) heuristic((node.x, node.y), s_start) k_m,min(node.g, node.rhs)]return node# 初始化 D* Lite 算法
def initialize(s_start, s_goal):U []nodes {}for i in range(map_obj.rows):for j in range(map_obj.cols):node Node(i, j)nodes[(i, j)] nodes_goal_node nodes[s_goal]s_goal_node.rhs 0s_goal_node calculate_key(s_goal_node, s_start, 0)heapq.heappush(U, s_goal_node)return U, nodes# 更新节点的 rhs 值
def update_vertex(U, node, s_start, k_m):if node.g ! node.rhs:node calculate_key(node, s_start, k_m)for i, n in enumerate(U):if n.x node.x and n.y node.y:U[i] nodeheapq.heapify(U)breakelse:heapq.heappush(U, node)else:for i, n in enumerate(U):if n.x node.x and n.y node.y:U.pop(i)heapq.heapify(U)break# 计算最短路径
def compute_shortest_path(U, s_start, nodes, k_m):while U and (U[0].key calculate_key(nodes[s_start], s_start, k_m) ornodes[s_start].rhs nodes[s_start].g):u heapq.heappop(U)if u.g u.rhs:u.g u.rhselse:u.g float(inf)update_vertex(U, u, s_start, k_m)for neighbor in map_obj.get_neighbors((u.x, u.y)):neighbor_node nodes[neighbor]if neighbor ! s_start:cost 1if abs(u.x - neighbor[0]) abs(u.y - neighbor[1]) 2:cost math.sqrt(2) # 对角线移动代价neighbor_node.rhs min(neighbor_node.rhs,u.g cost)update_vertex(U, neighbor_node, s_start, k_m)# 动态障碍物处理和多步预测
def handle_dynamic_obstacles(U, nodes, s_start, s_goal, k_m, dynamic_obstacles):for obstacle in dynamic_obstacles:obstacle_node nodes[obstacle]map_obj.update_cell(obstacle[0], obstacle[1], 1)for neighbor in map_obj.get_neighbors(obstacle):neighbor_node nodes[neighbor]neighbor_node.rhs float(inf)update_vertex(U, neighbor_node, s_start, k_m)compute_shortest_path(U, s_start, nodes, k_m)# 路径规划函数
def d_star_lite(s_start, s_goal, dynamic_obstacles[]):U, nodes initialize(s_start, s_goal)k_m 0compute_shortest_path(U, s_start, nodes, k_m)path []current s_startwhile current ! s_goal:path.append(current)neighbors map_obj.get_neighbors(current)min_rhs float(inf)next_node Nonefor neighbor in neighbors:neighbor_node nodes[neighbor]if neighbor_node.rhs min_rhs:min_rhs neighbor_node.rhsnext_node neighborif next_node is None:print(未找到可行路径)return []current next_nodepath.append(s_goal)# 处理动态障碍物if dynamic_obstacles:handle_dynamic_obstacles(U, nodes, s_start, s_goal, k_m, dynamic_obstacles)path []current s_startwhile current ! s_goal:path.append(current)neighbors map_obj.get_neighbors(current)min_rhs float(inf)next_node Nonefor neighbor in neighbors:neighbor_node nodes[neighbor]if neighbor_node.rhs min_rhs:min_rhs neighbor_node.rhsnext_node neighborif next_node is None:print(未找到可行路径)return []current next_nodepath.append(s_goal)return path# 示例地图
map_grid [[0, 0, 0, 0, 0],[0, 1, 1, 0, 0],[0, 0, 0, 0, 0],[0, 0, 1, 1, 0],[0, 0, 0, 0, 0]
]
map_obj Map(map_grid)# 起点和终点
s_start (0, 0)
s_goal (4, 4)# 初始路径规划
path d_star_lite(s_start, s_goal)
if path:print(初始规划的路径:, path)# 模拟动态障碍物出现
dynamic_obstacles [(2, 2)]
path d_star_lite(s_start, s_goal, dynamic_obstacles)
if path:print(出现动态障碍物后重新规划的路径:, path)
代码解释
1. 地图类Map
get_neighbors不仅考虑上下左右移动还考虑了对角线移动扩大了节点的搜索范围。is_obstacle判断节点是否为障碍物。
2. 节点类Node
存储节点的坐标、g 值从起点到该节点的实际代价、rhs 值到该节点的最短路径的估计代价和键值 key。
3. 启发式函数heuristic
采用考虑对角线移动的欧几里得距离作为启发式函数更准确地估计节点到目标节点的代价。
4. D* Lite 算法核心函数
initialize初始化算法创建节点字典和优先队列 U将目标节点加入队列。calculate_key计算节点的键值用于优先队列的排序。update_vertex更新节点的 rhs 值并根据情况更新优先队列。compute_shortest_path计算最短路径不断更新节点的 g 和 rhs 值直到找到最短路径或队列为空。
5. 动态障碍物处理和多步预测
handle_dynamic_obstacles处理动态障碍物的出现更新受影响节点的 rhs 值并重新计算最短路径。
6. 路径规划函数d_star_lite
主路径规划函数先进行初始路径规划若存在动态障碍物则调用 handle_dynamic_obstacles 重新规划路径。
注意事项
代码中的动态障碍物处理是简单模拟实际应用中需要结合传感器数据实时更新障碍物信息。启发式函数和移动代价的计算可以根据具体场景进行调整以提高路径规划的效率和准确性。代码中未考虑车辆的运动学约束实际智能驾驶中需要进一步考虑车辆的转弯半径、速度限制等因素。
