迷宫老鼠机器人代码涉及到多个方面,包括传感器数据处理、路径规划算法、控制算法等。由于篇幅原因,这里只给出一个简化版的迷宫老鼠机器人代码示例,仅供参考:
```python
import time
import random
# 迷宫地图
maze = [
[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 0, 0, 0, 1],
[1, 0, 1, 0, 1],
[1, 0, 0, 0, 1],
[1, 1, 1, 1, 1]
]
# 机器人当前位置
x, y = 1, 1
# 目标位置
target_x, target_y = 3, 3
# 传感器数据
sensor_data = [0, 0, 0, 0]
# 路径规划算法
def path_planning():
path = []
while (x, y) != (target_x, target_y):
# 根据传感器数据选择下一步方向
direction = choose_direction()
path.append(direction)
x, y = move(direction)
return path
# 选择方向
def choose_direction():
# 根据传感器数据判断前方是否有障碍物
if sensor_data[0] == 0:
return "up"
elif sensor_data[1] == 0:
return "right"
elif sensor_data[2] == 0:
return "down"
else:
return "left"
# 移动
def move(direction):
global x, y
if direction == "up":
x -= 1
elif direction == "right":
y += 1
elif direction == "down":
x += 1
else:
y -= 1
return x, y
# 主循环
while True:
# 获取传感器数据
sensor_data = get_sensor_data()
print("Sensor data:", sensor_data)
# 路径规划
path = path_planning()
print("Path:", path)
# 执行路径规划结果
for direction in path:
move(direction)
time.sleep(1)
print("Current position:", x, y)
# 到达目标位置
if (x, y) == (target_x, target_y):
print("Arrived at the target!")
break
```
这个示例中,迷宫地图用一个二维列表表示,其中0表示可以通过的空地,1表示墙壁。机器人当前位置和目标位置分别用变量x、y和target_x、target_y表示。传感器数据用一个列表表示,其中每个元素表示对应方向上的障碍物距离。路径规划算法使用简单的贪心算法,根据传感器数据选择下一步方向。主循环中,不断获取传感器数据,进行路径规划,并执行路径规划结果。
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