終於要挑戰尋路模組，雖然我是在重複造輪子，但看一下別人的輪子怎麼造也是很重要的，所以
在這之前首先搜尋下，看看有什麼現成的思路和**，收穫如下:
有兩種尋路邏輯, 隨機碰撞和路徑規劃，考慮到：
a. 隨機碰撞似乎需要不少經驗/實驗資料才能達到不錯的效果，我缺經驗/資料呢
b. 現在我擁有乙個接近於理想環境的情況，更便於路徑規劃
c. 隨機碰撞得到的路徑不漂亮，搞不好還漏了邊邊角角，不符合我的美學價值觀
這篇文章介紹了一些路徑規劃的方法
a. 人工智慧：本來是想用辦法來做的，畢竟算是用過matlab的人(但忘光光了)，但後來發現學習成本有點高，就放棄了……
b. 人工勢場法：看上去也不簡單，也放棄……
d. 模板模型法：很容易理解，就是有幾種走法，按情況呼叫。就決定用這個辦法了
需要兩個u型走法，乙個朝右，乙個朝左，除了朝左右不同之外其他相同
以u型朝右走法為例，先嘗試往上下移動，「碰牆」後朝右移動一格，然後掉頭，如此反覆直到無法往右
由於u型走法具有反覆的特性，如果發現下一步要走的點/格仔已經走過了，就要停下來
path_finding**1，先寫上面3裡提到的判斷方法
篇幅起見，我這裡只寫乙個判斷上方格仔是否走過的方法:
def judge_up_passed(self):
x, y = self.current_coordinate
up_coordinate = (x, y + 1)
if up_coordinate in self.path_log:
return true
else:
return false
def u_turn_toward_right(self):
rollback = false
while true:
if (self.judge_up_passable() == false) and (self.judge_down_passable() == false) and (
self.judge_right_passable() == true):
self.move_right()
if rollback == false:
while self.judge_up_passable() == true and self.judge_up_passed() == false:
self.move_up()
if self.judge_right_passable() == true and self.judge_right_passed() == false:
self.move_right()
rollback = true
else:
rollback = true
if rollback == true:
while self.judge_down_passable() == true and self.judge_down_passed() == false:
self.move_down()
if self.judge_right_passable() == true and self.judge_right_passed() == false:
self.move_right()
rollback = false
else:
rollback = false
break
from path_finding import *
robot.u_turn_toward_right = u_turn_toward_right
robot.u_turn_toward_left = u_turn_toward_left
robot.judge_up_passed = judge_up_passed
robot.judge_down_passed = judge_down_passed
robot.judge_left_passed = judge_left_passed
robot.judge_right_passed = judge_right_passed
...
robot.u_turn_toward_right()
print(robot.path_log)
print(len(robot.path_log))
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