流场寻路算法(Flow Field Pathfinding)是一种基于流体动力学理论的路径规划算法，它模拟了流体在空间中的流动，并利用流体的运动特性来指导路径的选择。下面是流场寻路算法的基本介绍及算法描述：

1. 基本介绍

 流场寻路算法通过将环境划分为网格，并在每个网格中计算出一个流场向量，表示该位置的流动方向和速度。路径规划时，根据起点和终点的位置，以及当前位置的流场向量，选择下一步的移动方向，使得路径更加顺畅和高效。

2. 算法描述

流场寻路分为三个组成部分：

• 热度图：通过计算网格上所有格子与目标点的路径距离来生成
• 向量场：通过前面的热度图生成向量场，该向量场指定了到达目的的方向
• 自主操控行为：搜索共同目标的所有单位，都通过该向量场来导航到目标点

其算法描述为：   

   a. 网格划分：将环境划分为网格，并为每个网格计算流场向量。
   b. 初始化：将起点设为当前位置。
   c. 循环直到到达终点：
      - 计算当前位置的流场向量。
      - 根据流场向量选择下一步的移动方向。
      - 移动到下一步位置。
   d. 到达终点，路径规划完成。

3.部分代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

show_animation = True


def draw_horizontal_line(start_x, start_y, length, o_x, o_y, o_dict, path):
    for i in range(start_x, start_x + length):
        for j in range(start_y, start_y + 2):
            o_x.append(i)
            o_y.append(j)
            o_dict[(i, j)] = path


def draw_vertical_line(start_x, start_y, length, o_x, o_y, o_dict, path):
    for i in range(start_x, start_x + 2):
        for j in range(start_y, start_y + length):
            o_x.append(i)
            o_y.append(j)
            o_dict[(i, j)] = path
    flow_obj = FlowField(obs_dict, g_x, g_y, s_x, s_y, 50, 50)
    xx,yy=flow_obj.find_path()
    print([xx,yy])

    if show_animation:
        plt.plot(o_x, o_y, "sk")
        plt.plot(m_x, m_y, "sg")
        plt.plot(h_x, h_y, "sy")
        plt.plot(s_x, s_y, "oc")
        plt.plot(g_x, g_y, "oc")
        plt.plot(xx,yy,'r-',linewidth=3)
        plt.text(xx[1], yy[1],'Start')
        plt.text(xx[len(xx)-2], yy[len(yy)-2],'End')
        plt.xlabel('X')
        plt.ylabel('Y')
        plt.grid(True)

4.部分结果

5.完整Python代码

见下方联系方式