5、机器人路径规划：四叉树与遗传算法的应用

机器人路径规划：四叉树与遗传算法的应用

四叉树路径规划执行

四叉树路径规划是一种有效的机器人路径规划方法，它通过四叉树方法对给定的工作空间进行划分，并在树中进行启发式搜索来确定机器人的轨迹。下面是一个示例运行过程：
- 设置起始和目标位置 ：
- 起始X坐标：90
- 起始Y坐标：90
- 目标X坐标：330
- 目标Y坐标：330
- 节点搜索与选择 ：从当前节点开始，不断寻找其可能的相邻节点，并根据一定规则选择最佳节点。例如，当当前节点为(80,80)和(100, 100)时，其相邻节点及状态如下：
| 相邻节点 | 状态 |
| ---- | ---- |
| 100, 80和120,100 | 空节点 |
| 80, 100和100,120 | 空节点 |

总共有2个相邻节点，最佳节点选择为[(80,100)和(100,120)]。之后不断重复这个过程，直到找到目标节点。整个搜索过程的时间为966.1毫秒，总路径长度为476.42单位。

下面是这个过程的mermaid流程图：

graph TD
    A[设置起始和目标位置] --> B[确定当前节点]
    B --> C[寻找相邻节点]
    C --> D{判断相邻节点状态}
    D -- 空节点 --> E[选择最佳节点]
    D -- 占用节点 --> C
    E --> F{是否到达目标节点}