1
0
forked from s444399/AI
AI/route-planning.md

78 lines
3.1 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains invisible Unicode characters

This file contains invisible Unicode characters that are indistinguishable to humans but may be processed differently by a computer. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

## Strategia planowania ruchu
### Wykorzystane klasy
AStar - Klasa zawierająca działanie algorytmu.
AStarState - Klasa zawierająca reprezentację wierzchołka.
### Pętla główna - pseudokod
```
Jeśli istnieją wierzchołki do odwiedzenia:
zwiększamy licznik operacji (stop w razie nieznalezienia rozwiązania po przekroczeniu liczny iteracji)
pobieramy pierwszy wierzchołek do odwiedzenia
jeśli natomiast jest wierzchołek o mniejszym koszcie to zajmiemy się nim najpierw
stop jeśli przekroczyliśmy maksymalną liczbę operacji
przenosimy wierzchołek z listy wierzchołków do odwiedzenia do tych już odwiedzonych
jeśli nasz aktualny wierzchołek jest końcowym kończymy algorytm
```
### Pętla główna - kod w python
```
while len(toVisit)>0:
iterations=iterations+1
current = toVisit[0]
currentIndeks = 0
for indeks, item in enumerate(toVisit):
if item.g<current.g:
current = item
currentIndeks = indeks
if iterations>max:
return self.returnPath(current, grid)
visited.append(current)
toVisit.pop(currentIndeks)
if current==endNode:
return self.returnPath(current, grid)
#funkcjanastępnika
```
### Funkcja następnika - pseudokod
```
Dla listy możliwych ruchów generujemy wszystkie możliwe następniki:
sprawdzamy czy taki następnik nie wychodzi poza kratę
sprawdzamy czy nie wchodzi on przypadkiem na regał albo ścianę
jeśli nie nastąpił żaden z powyższych warunków dodajemy każdy taki następnik do listy
Dla listy następników:
jeśli w odwiedzonych już istnieje taki wierzchołek to go ignorujemy
jeśli nie istnieje to obliczamy f, g i h oraz dodajemy taki wierzchołek do listy wierzchołków do odwiedzenia
```
### Funkcja następnika - kod w python
```
for new in moves:
positions = (current.position[0]+new[0], current.position[1]+new[1])
if (positions[0] > (noRows - 1) or
positions[0] < 0 or
positions[1] > (noColumns - 1) or
positions[1] < 0):
continue
if grid[positions[0]][positions[1]]!=0:
continue
children.append(AStarState(current, positions))
for child in children:
if len([visitedChild for visitedChild in visited if visitedChild==child])>0:
continue
if child.position[0]<=(len(grid)-4) and child.position[0]>=3 and child.position[1]>=4 and child.position[1]<=(len(grid[0])-1):
child.g = current.g + (10 * cost)
else:
child.g = current.g + cost
child.h = (((child.position[0]-endNode.position[0]) ** 2) + ((child.position[1]-endNode.position[1]) ** 2))
child.f = child.g + child.h
if len([i for i in toVisit if child==i and child.g>i.g])>0:
continue
toVisit.append(child)
children = []
```