2.函式解讀
演算法原理：參考路徑規劃演算法學習day1
路徑規劃演算法學習day1
此方法會結合網路占用法-柵格法來進行實現
總所周知:柵格法生成地圖常規是的自己乙個乙個打，這樣既麻煩還浪費時間
這裡介紹幾種方法：
way1:在命令框中碼：map=rand(k)>0.7 %k代表多少維地圖
way2:在matlab中安裝robotics toolbox工具箱 裡有專門的函式makemap可以幫助我們生成一張地圖
function path=djs(map,origin,destination)
cmap = [1 1 1; ...white
0 0 0; ...black
0 1 0; ...green
1 1 0; ...yellow
1 0 0; ...red
0 0 1; ...blue
0 1 1];
colormap(cmap);%map visualization
[rows, cols]=size(map);
logical_map = logical(map);
map=zeros(rows, cols);
map(~logical_map)=1;%free
map(logical_map)=2;%obstacle
%定義乙個變數node_cost_list來儲存鄰居以及它們到起始格的路程
%node_cost_list來儲存這些資訊，初始化為 inf，表示從沒有訪問過。一旦有值，就說明是鄰居，賦值的大小就表示該點跟起始點的路程。一旦變成紅色，就把它的值再改回 inf。
node_cost_list = inf(rows, cols);
node_cost_list(origin(1),origin(2))=0;% set the node_cost of the origin node zero
%定義變數parent_list來儲存路徑
parent_list=zeros(rows, cols);% create parent_list
destination_index=sub2ind(size(map),destination(1),destination(2));
origin_index=sub2ind(size(map),origin(1),origin(2));
plan_success=false;
while true
map(origin(1),origin(2))=3;
map(destination(1),destination(2))=4;
image(0.5,0.5,map);
grid on;
set(gca,'xtick',1:1:rows);
set(gca,'ytick',1:1:cols);
axis image;
drawnow;
%找出距離最小的節點
%搜尋中心與起始點的路程min_node,搜尋中心的索引座標：current_node,
[min_node,current_node]=min(node_cost_list(:));
if(min_node == inf || current_node == destination_index)
plan_success=true;
break;
endnode_cost_list(current_node) = inf;%當前搜尋中心這個位置賦值為 inf，表示它已經當過搜尋中心了。min函式就不會再找這個位置
map(current_node) = 5;
[i,j]=ind2sub(size(map),current_node);
for k = 0:3 % four direction
if(k == 0)
adjacent_node = [i-1,j];
elseif (k == 1)
adjacent_node = [i+1,j];
elseif (k == 2)
adjacent_node = [i,j-1];
elseif(k == 3)
adjacent_node = [i,j+1];
endif((adjacent_node(1)>0 && adjacent_node(1)<=rows) && (adjacent_node(2)>0 &&adjacent_node(2)<=cols))
if(map(adjacent_node(1),adjacent_node(2)) ~= 2 && map(adjacent_node(1),adjacent_node(2)) ~= 5)
if(node_cost_list(adjacent_node(1),adjacent_node(2)) > min_node + 1)
node_cost_list(adjacent_node(1),adjacent_node(2)) = min_node + 1;
if(map(adjacent_node(1),adjacent_node(2)) == 3)
parent_list(adjacent_node(1),adjacent_node(2)) = 0;%如果相鄰節點是原點，則將父節點設定為0。
else
parent_list(adjacent_node(1),adjacent_node(2))=current_node;%否則設定當前節點為父節點
endmap(adjacent_node(1),adjacent_node(2)) = 6;
endend
endend
endif(plan_success)
path=;
node=destination_index;
while parent_list(node)~=0
path=[parent_list(node),path];
node=parent_list(node);
endfor k = 2:size(path,2)
map(path(k)) = 7;
image(0.5,0.5,map);
grid on;
set(gca,'xtick',1:1:rows);
set(gca,'ytick',1:1:cols);
axis image;
drawnow;
endelse
path=;
endend
主要就是想對比一下，可以讓大家看到迪傑斯特拉演算法的缺點
後續會在這放關於此演算法中所用大的函式用法鏈結
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