算法研究机器人
我正在尝试开发一个尝试找到标志的机器人算法 /未知/, 它位于一个包含障碍的世界。 机器人的使命是捕捉旗帜并将其带到他的家庭基地/这呈现了其初始位置/. 机器人，在每一步，只看到有限的环境 /
他提前不知道世界看起来像什么
/, 但他有一个无限的内存，用于存储已经访问过的细胞。
我正在寻找有关如何有效的建议。 特别是在第一部分，即到达旗帜。
他提前不知道世界看起来像什么
/, 但他有一个无限的内存，用于存储已经访问过的细胞。
我正在寻找有关如何有效的建议。 特别是在第一部分，即到达旗帜。
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冰洋
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A * - 这是一种更优雅的方法，特别是如果您知道旗帜的位置。
http://en.wikipedia.org/wiki/A%2a_search_algorithm
, 像往常一样，对此的解释做出了体面的工作。 使用的经典启发式是曼宁距离 /涉及缺失障碍的动作数量/ 到目的地。
这些算法可用于反向行程。 - 没有那么多 "finding the flag".
编辑：
这些方法包括创建代表卡上的正方形的对象以及创作 "paths" 或影响的系列正方形 /或执行的步骤/. 创建用于呈现正方形的结构后，搜索使用的问题将成为一个更不太复杂的任务。
此类应该能够获取邻居方块的列表，并知道它是可通过的。
鉴于您没有所有信息，请尝试仅考虑未探测的瓷砖，如易用并重新计算，如果您发现它不是。
编辑：
至于捕获未知对象的未知区域......
你可以使用类似的东西
http://en.wikipedia.org/wiki/M ... rithm
, 直到找到空间的界限，沿途录制所有信息。 然后使用您喜欢的漂移算法查看所有看不见的方块/搜索路径。 如果在某些时候，您将看到旗帜的长路径，请停止您所做的，并使用您喜欢的路径搜索算法返回Home。
龙天
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http://en.wikipedia.org/wiki/A-star
A* .
其中一部分是一项研究。 任何带有未知邻居的笼子就是探索。 最好探索位于最靠近机器人的细胞，并具有最大的未探索区域。
如果机器人看到墙壁，那么一些侦察候选者可能无法使用，即使标志已经可见，也可能需要智能。
每次检测到新的小区时都可以高估当前目标。 虽然只有在找到新的单元格时才完成，但将始终实现进展。
奔跑吧少年
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冰洋
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1/ 搜索标志。
2/ 回归
至于搜索，我赢得了起点，每次搬出全循环。 因此，您可以搜索每个方块并确定它是否是清晰的点，障碍物，边界边界或旗帜。 因此，您可以创建环境的地图。
找到标志后，您可以以相同的方式返回，也可以找到更直接的路由。 如果这是一个更直接的路由，那么您必须使用您创建的卡来查找直接路由。
君笑尘
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喜特乐
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没有能见度范围内的任何障碍，您可以简单地沿着最近的未经验证区域的方向进行。
也许这不是最快的方式，但我认为这是一个开始的好点。
涵秋
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您可以在搜索中应用启发式，以增加标志的可能性。
龙天
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至于智能，如果您想要更快地找到旗帜，请根据本地区域的哪个部分可以看到您的机器人，您应该尝试执行此区域以重叠。 例如，如果您的机器人在每个方向上看到自己周围的一个单元格，则必须探索每个第三列。 /列 1, 4, 7 等等。/. 但如果机器人只能看到他目前被占用的细胞，你能做的最佳的东西是 - 这不是返回你已经访问过的东西。