基本的连续 2D 地图探索（有障碍物）算法答案

【问题标题】：Basic continuous 2D map exploration ( with obstacles ) algorithms基本的连续 2D 地图探索（有障碍物）算法
【发布时间】：2014-04-21 23:48:42
【问题描述】：

问题是：有一张地图，其大小从 200*200 像素到 1000*1000 像素不等。每个像素的长度/宽度为三分之一英寸。

地图有来自它的墙壁（可以是任何大小），并且可以通过任何方式进行预处理。然而，当问题开始时，一个机器人（像素大小为 18*18）被放置在一个未知的位置，连同几个障碍物和一个目标，所有这些都在一个未知的位置。

如果机器人撞到任何墙壁/物体/目标，它会立即死亡。因此，它有一个简单的激光扫描仪，可以完美地看到前方 80*80 像素的正方形，以机器人为中心。

我已经解决了定位机器人并确定其在网格上的位置（在一个小误差范围内）的问题。在找到目标之前，我很难制定一个好的算法来遍历整个地图。

我的想法是让机器人向右下方移动，然后以某种方式从左到右扫掠，避开障碍物和墙壁，直到找到目标，但我不确定这样做的好方法。

对于这样的事情是否有任何体面的算法，或者对于我正在尝试做的事情是否有更好的算法？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您正在寻找寻路算法

一些建议包括与 Lee 算法非常相似的“Flood Fill”算法或“Dijkstra 算法”（我什至可能认为它们是相同的），但这只是另一个搜索词

这可能是最流行的简单寻路算法：“A*search”（星号搜索）此链接还展示了其他一些寻路算法。（另一个有用的link）。

a*star 搜索的关键是你必须知道你在哪里（本地化）和目标在哪里。 Dijkstra 类型算法能够在事先不知道目标位置的情况下找到目标。

【讨论】：

【解决方案2】：

我想到的唯一一个算法是简单的 Lee 算法。 Here's 一个相当不错的教程，介绍了它的作用和工作原理。

使用这个算法你应该能够找到所有的障碍物并最终找到目标，你也会找到到达目标的最短路径。

唯一的大区别是您必须移动 80x80 的对象而不是 1x1 的对象，但我会让您处理实现这一点的方式。

【讨论】：