Boustrophedon Cellular Decomposition的Python实现

Boustrophedon Cellular Decomposition的Python实现

算法简介

BCD(Boustrophedon Cellular Decomposition)是一种栅格地图的分解方法。完成该分解后,每个cell都可以通过一个牛耕式路径遍历。不同cell之间通过旅行商问题获得最优路径即可做到全地图的覆盖式清扫。详情可以参考论文

Choset, H. (2000). Coverage of Known Spaces: The Boustrophedon Cellular Decomposition. Autonomous Robots (Vol. 9).

算法原理非常简单。地图中的每一列称为一个slice。遍历地图中的slice,并计算区块的连通性。每当连通性增加,则触发一个IN事件,封闭当前cell,并开启两个新的cell。若遇到连通性降低,则触发一个OUT事件,当前的两个cell封闭,并开启一个新的cell。

Python代码

# This is the code of Boustrophedon Cellular Decomposition algorithm.
# I write it in python3.6.
# For more details, please read the paper:
# Choset, H. (2000). Coverage of Known Spaces: The Boustrophedon Cellular Decomposition. Autonomous Robots (Vol. 9).
#
#
#                                               - Dechao Meng
import numpy as np
import cv2
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib
from typing import Tuple, List
import random

# matplotlib.rcParams['figure.figsize'] = [30, 20]

Slice = List[Tuple[int, int]]


def calc_connectivity(slice: np.ndarray) -> Tuple[int, Slice]:
    """
    计算一个slice的连通性,并且返回该slice的连通区域。

    Args:
        slice: rows. A slice of map.

    Returns:
        The connectivity number and connectivity parts.

    Examples:
        >>> data = np.array([0,0,0,0,1,1,1,0,1,0,0,0,1,1,0,1,1,0])
        >>> print(calc_connectivity(data))
        (4, [(4, 7), (8, 9), (12, 14), (15, 17)])
    """
    connectivity = 0
    last_data = 0
    open_part = False
    connective_parts = []
    for i, data in enumerate(slice):
        if last_data == 0 and data == 1:
            open_part = True
            start_point = i
        elif last_data == 1 and data == 0 and open_part:
            open_part = False
            connectivity += 1
            end_point = i
            connective_parts.append((start_point
### 解决方案 在Python中遇到`No module named 'boustrophedon'`错误时,通常是因为该模块未安装或不可用。以下是一些可能的解决方案: #### 1. 确认模块是否存在 首先需要确认是否有一个名为`boustrophedon`的官方Python模块。可以通过PyPI(Python Package Index)进行搜索[^1]。如果搜索结果显示不存在该模块,则说明这是一个自定义模块或第三方库,可能需要从特定源代码安装。 #### 2. 安装模块 如果存在官方模块,可以使用以下命令安装: ```bash pip install boustrophedon ``` 如果上述命令失败,可能是模块并未发布到PyPI。此时可以参考项目地址提供的信息[^3]。例如,可以从GitHub或其他代码托管平台克隆仓库并手动安装: ```bash git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/BoustrophedonCellularDecompositionPathPlanning cd BoustrophedonCellularDecompositionPathPlanning pip install . ``` #### 3. 检查依赖项 某些模块可能依赖其他库。如果安装过程中出现错误,可能需要先安装这些依赖项。例如,若项目使用了C++扩展,则需要确保系统已安装编译工具链(如GCC或MSVC)以及必要的Python开发包。 #### 4. 使用本地实现 如果无法找到现成的模块,可以根据相关算法描述自行实现Boustrophedon Cellular Decomposition。以下是一个简化的伪代码示例,展示如何实现基本路径规划逻辑: ```python class Environment: def __init__(self): self.obstacles = [] def add_obstacle(self, points): self.obstacles.append(points) def generate_path(environment): # 假设环境已被分解为单元格 cells = decompose_into_cells(environment) path = [] for cell in cells: path.extend(traverse_cell(cell)) return path def decompose_into_cells(environment): # 实现Boustrophedon分解逻辑 return [] # 返回单元格列表 def traverse_cell(cell): # 实现牛耕式路径遍历 return [] # 返回路径点 # 示例用法 environment = Environment() environment.add_obstacle([(1, 1), (1, 2), (2, 2), (2, 1)]) path = generate_path(environment) print(path) ``` #### 5. 替代方案 如果实现复杂度较高,可以考虑使用其他成熟的路径规划库,如`ROS`中的导航堆栈或`OpenCV`提供的图像处理功能。这些库可能已经包含了类似的功能[^4]。 ### 注意事项 - 如果模块来自非官方来源,请确保其安全性。 - 自定义实现时需注意算法效率和边界条件。
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