# A* path find algorithm
to run the code:
python3 A_Star_Map
result:
start:(x:1, y:1), end:(x:36, y:12)
-------------------------
Map:
0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 S 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0
0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 E 0 0 0
-------------------------
Map After Expansion:
0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0
0 S 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0
0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0
1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0
1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 E 0 0 0
-------------------------
Route Node:
0:(x:2, y:2) 1:(x:3, y:3) 2:(x:4, y:4) 3:(x:5, y:5) 4:(x:6, y:6) 5:(x:7, y:7) 6:(x:8, y:8) 7:(x:9, y:9) 8:(x:10, y:9) 9:(x:11, y:9) 10:(x:12, y:9) 11:(x:13, y:9) 12:(x:14, y:9) 13:(x:15, y:9) 14:(x:16, y:9) 15:(x:17, y:9) 16:(x:18, y:9) 17:(x:19, y:9) 18:(x:20, y:9) 19:(x:21, y:9) 20:(x:22, y:9) 21:(x:23, y:9) 22:(x:24, y:9) 23:(x:25, y:9) 24:(x:26, y:9) 25:(x:27, y:10) 26:(x:28, y:10) 27:(x:29, y:11) 28:(x:30, y:12) 29:(x:31, y:12) 30:(x:32, y:12) 31:(x:33, y:12) 32:(x:34, y:12) 33:(x:35, y:12) 34:(x:36, y:12)
----------------------
Route:
0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0
0 S 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0
0 0 # 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
0 0 0 # 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
0 0 0 0 # 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
0 0 0 0 0 # 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0
1 1 1 1 1 1 # 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0
1 1 1 1 1 1 0 # 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 0 0 # 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1
0 0 0 0 0 0 0 0 0 # # # # # # # # # # # # # # # # # # 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 # # 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 # 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 # # # # # # E 0 0 0
the 0 means Node can be pass, 1 means barrier, S is start point and E represents end point.
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1.版本:matlab2014/2019a/2021a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可si信
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基于人工势场法实现车辆路径规划附python代码+仿真结果和运行方法
说明.txt+仿真结果和运行方法 367B
说明.txt 367B
仿真咨询.png 350KB
1
APF.py 5KB
更多代码关注我.png 114KB
2
APF2.py 6KB
3
Path_Plan-master
.gitattributes 66B
APF_CPP
stdafx.h 366B
stdafx.cpp 316B
targetver.h 370B
APF.h 9KB
Main.cpp 1KB
Artificial_Potential_Field
Improved_APF-1.py 4KB
Improved-APF-Path-Plan.png 47KB
Original-APF-Path-Plan.png 44KB
ReadMe.md 445B
__pycache__
Original_APF.cpython-311.pyc 12KB
Original_APF.py 7KB
A_Star
A_Star.py 8KB
A_Star_Map.txt 532B
README.md 4KB
A_Star_Map.py 3KB
Path_Plan-master.zip 100KB
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