基于Python的智能小车路径规划算法——最短路径与避障

简介：
本项目采用Python语言开发，旨在实现智能小车的高效路径规划。结合Dijkstra或A*算法寻找最优路径，并利用传感器数据进行实时避障调整，确保行进安全和效率。 预警车通常在指定的区域线路上进行巡检，并使用超声波技术来避障。当需要前往另一个区域或特定地点执行任务时，则需要用到最优路径算法。例如，在图7所示医疗场所剖面图中，对“小车区域”采用广度优先搜索（BFS）方法从起点开始向上下左右四个方向进行探索，模拟预警车在图像中的移动过程。每次搜索步长设定为车身的像素长度，并仅考虑车辆中心点的位置变化；通过检查覆盖区域内是否有像素值为0来判断是否遇到障碍物，将未被阻挡的空间标记出来并记录下到达该位置前一个节点的信息。 当确定小车已抵达终点时，则停止搜索过程。利用回溯算法可以找到从起点到目标的最短路径。在此过程中，设定起点灰度像素值为191（即(255 + 127)/2），而终点则设为64（即(255 - 127)/2）。这些数值仅作为标识区分用途，并无其他特殊含义；最终通过BFS算法得出的路径便是整个地图上的最短路线。