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[技术交流] A星(a*)寻路算法讲解【转】

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发表于 2013-4-20 03:09:34 | 显示全部楼层 |阅读模式

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你是否在做一款游戏的时候想创造一些怪兽或者游戏主角,让它们移动到特定的位置,避开墙壁和障碍物呢?
如果是的话,请看这篇教程,我们会展示如何使用A星寻路算法来实现它!

在网上已经有很多篇关于A星寻路算法的文章,但是大部分都是提供给已经了解基本原理的高级开发者的。
本篇教程将从最基本的原理讲起。我们会一步步讲解A星寻路算法,幷配有很多图解和例子。

不管你使用的是什么编程语言或者操作平台,你会发现本篇教程很有帮助,因为它在非编程语言的层面上解释了算法的原理。稍后,会有一篇教程,展示如何在Cocos2D iPhone 游戏中实现A星算法。

现在找下到达一杯咖啡因饮料和美味的零食的最短路径,开始吧!:]

AStarPart1.jpg


一只探路猫

让我们想象一下,有一款游戏,游戏中一只猫想要找到获取骨头的路线。
“为什么会有一只猫想要骨头?!”你可能会这么想。在本游戏中, 这是一只狡猾的猫,他想捡起骨头给狗,以防止被咬死!

现在想像一下下图中的猫想找到到达骨头的最短路径:

Cat-Maze_Init.jpg

不幸的是,猫不能直接从它当前的位置走到骨头的位置,因为有面墙挡住了去路,而且它在游戏中不是一只幽灵猫!
游戏中的猫同样懒惰,它总是想找到最短路径,这样当他回家看望它的女朋友时不会太累:-)
但是我们如何编写一个算法计算出猫要选择的那条路径呢?A星算法拯救了我们!


简化搜索区域

寻路的第一步是简化成容易控制的搜索区域。
怎么处理要根据游戏来决定了。例如,我们可以将搜索区域划分成像素点,但是这样的划分粒度对于我们这款基于方块的游戏来说太高了(没必要)。

作为代替,我们使用方块(一个正方形)作为寻路算法的单元。其他的形状类型也是可能的(比如三角形或者六边形),但是正方形是最简单并且最适合我们需求的。


像那样去划分,我们的搜索区域可以简单的用一个地图大小的二维数组去表示。所以如果是25*25方块大小的地图,我们的搜索区域将会是一个有625个正方形的数组。如果我们把地图划分成像素点,搜索区域就是一个有640,000个正方形的数组了(一个方块是32*32像素)!


现在让我们基于目前的区域,把区域划分成多个方块来代表搜索空间(在这个简单的例子中,7*6个方块 = 42 个方块):

Cat-Maze_SearchArea.jpg


Open和Closed列表

既然我们创建了一个简单的搜索区域,我们来讨论下A星算法的工作原理吧。


除了懒惰之外,我们的猫没有好的记忆力,所以它需要两个列表:
一个记录下所有被考虑来寻找最短路径的方块(称为open 列表)
一个记录下不会再被考虑的方块(成为closed列表)


猫首先在closed列表中添加当前位置(我们把这个开始点称为点 “A”)。然后,把所有与它当前位置相邻的可通行小方块添加到open列表中。


下图是猫在某一位置时的情景(绿色代表open列表):

Cat-Maze_A.jpg

现在猫需要判断在这些选项中,哪项才是最短路径,但是它要如何去选择呢?
在A星寻路算法中,通过给每一个方块一个和值,该值被称为路径增量。让我们看下它的工作原理!



路径增量

我们将会给每个方块一个G+H 和值:
  • G是从开始点A到当前方块的移动量。所以从开始点A到相邻小方块的移动量为1,该值会随着离开始点越来越远而增大。
  • H是从当前方块到目标点(我们把它称为点B,代表骨头!)的移动量估算值。这个常被称为探视,因为我们不确定移动量是多少 – 仅仅是一个估算值。

你也许会对“移动量”感兴趣。在游戏中,这个概念很简单 – 仅仅是方块的数量。


然而,在游戏中你可以对这个值做调整。例如:
  • 如果你允许对角线移动,你可以针对对角线移动把移动量调得大一点。
  • 如果你有不同的地形,你可以将相应的移动量调整得大一点 – 例如针对一块沼泽,水,或者猫女海报:-)


这就是大概的意思 – 现在让我们详细分析下如何计算出G和H值。



关于G值

G是从开始点A到达当前方块的移动量(在本游戏中是指方块的数目)。


为了计算出G的值,我们需要从它的前继(上一个方块)获取,然后加1。所以,每个方块的G值代表了从点A到该方块所形成路径的总移动量。


例如,下图展示了两条到达不同骨头的路径,每个方块都标有它的G值:

Cat-Maze_G.jpg

关于H值


H值是从当前方块到终点的移动量估算值(在本游戏中是指方块的数目)。


移动量估算值离真实值越接近,最终的路径会更加精确。如果估算值停止作用,很可能生成出来的路径不会是最短的(但是它可能是接近的)。这个题目相对复杂,所以我们不会再本教程中讲解,但是我在教程的末尾提供了一个网络链接,对它做了很好的解释。


为了让它更简单,我们将使用“曼哈顿距离方法”(也叫“曼哈顿长”或者“城市街区距离”),它只是计算出距离点B,剩下的水平和垂直的方块数量,略去了障碍物或者不同陆地类型的数量。


例如,下图展示了使用“城市街区距离”,从不同的开始点到终点,去估算H的值(黑色字):

Cat-Maze_H.jpg


A星算法

既然你知道如何计算每个方块的和值(我们将它称为F,等于G+H),  我们来看下A星算法的原理。

猫会重复以下步骤来找到最短路径:
  • 将方块添加到open列表中,该列表有最小的和值。且将这个方块称为S吧。
  • 将S从open列表移除,然后添加S到closed列表中。
  • 对于与S相邻的每一块可通行的方块T:


  • 如果T在closed列表中:不管它。
  • 如果T不在open列表中:添加它然后计算出它的和值。
  • 如果T已经在open列表中:当我们使用当前生成的路径到达那里时,检查F 和值是否更小。如果是,更新它的和值和它的前继。


如果你对它的工作原理还有点疑惑,不用担心 – 我们会用例子一步步介绍它的原理!



猫的路径


让我们看下我们的懒猫到达骨头的行程例子。
在下图中,我根据以下内容,列出了公式F = G + H 中的每项值:
  • F(方块的和值):左上角
  • G(从A点到方块的移动量):左下角
  • H(从方块到B点的估算移动量): 右下角

同时,箭头指示了到达相应方块的移动方向。
最后,在每一步中,红色方块表示closed列表,绿色方块表示open列表。


好的,我们开始吧!

第一步,猫会确定相对于开始位置(点A)的相邻方块,计算出他们的F和值,然后把他们添加到open列表中:

Cat-Maze_1.jpg

你会看到每个方块都列出了H值(有两个是6,一个是4)。我建议根据“城市街区距离”去计算方块的相关值,确保你理解了它的原理。


同时注意F值(在左上角)是G(左下角)值和H(右下脚)值的和。



在第二步中,猫选择了F和值最小的方块,把它添加到closed列表中,然后检索它的相邻方块的相关数值。

Cat-Maze_2.jpg

现在你将看到拥有最小增量的是F值为4的方块。猫尝试添加所有相邻的方块到open列表中(然后计算他们的和值),除了猫自身的方块不能添加以外(因为它已经被添加到了closed列表中)或者它是墙壁方块(因为它不能通行)。


注意被添加到open列表的两个新方块,他们的G值都增加了1,因为他们现在离开始点有2个方块远了。你也许需要再计算下“城市街区距离”以确保你理解了每个新方块的H值。


第三步,再次,我们选择了有最小F和值(5)的方块,继续重复之前的步骤:

Cat-Maze_3.jpg

现在,只有一个可能的方块被添加到open列表中了,因为已经有一个相邻的方块在close列表中,其他两个是墙壁方块。


第四步,现在我们遇到了一个有趣的情况。正如你之前看到的,有4个方块的F和值都为7 – 我们要怎么做呢?!


有几种解决方法可以使用,但是最简单(快速)的方法是一直跟着最近被添加到open列表中的方块。现在继续沿着最近被添加的方块前进。

Cat-Maze_4.jpg

这次有两个可通过的相邻方块了,我们还是像之前那样计算他们的和值。


第五步,接着我们选择了最小和值(7)的方块,继续重复之前的步骤:

Cat-Maze_5.jpg

我们越来越接近终点了!


第六步,你现在训练有素了!我打赌你能够猜出下一步是下面这样子了:

Cat-Maze_6.jpg

我们差不多到终点了,但是这次你看到有两条到达骨头的最短路径提供给我们选择:

Cat-Maze_Paths.jpg

在我们的例子中,有两条最短路径:
  • 1-2-3-4-5-6
  • 1-2-3-4-5-7

It doesn't really matter which of these we choose, it comes down to the actual implementation in code.


选择哪一条其实没关系,现在到了真正用代码实现的时候了。


第七步,让我们从其中一块方块,再重复一遍步骤吧:

Cat-Maze_7.jpg

啊哈,骨头在open列表中了!


第八步,现在目标方块在open列表中了,算法会把它添加到closed列表中:

Cat-Maze_8.jpg

然后,算法要做的所有事情就是返回,计算出最终的路径!

Cat-Maze_9.jpg

一只有远见的猫


在上面的例子中,我们看到当猫在寻找最短路径时,它经常选择更好的方块(那个在它的未来最短路径上的方块)- 好像它是一只有远见的猫!


但是如果猫是盲目的,并且总是选择第一个添加到它的列表上的方块,会发生什么事情?


下图展示了所有在寻找过程中会被使用到的方块。你会看到猫在尝试更多的方块,但是它仍然找到了最短路径(不是之前的那条,而是另一条等价的):

Cat-Maze_NotExtralucid1.jpg

图中的红色方块不代表最短路径,它们只是代表在某个时候被选择为“S”的方块。


我建议你看着上面的图,并且尝试过一遍步骤。这次无论你看到哪个相邻的方块,都选择“最坏”的方式去走。你会发现最后还是找到了最短路径!


所以你可以看到跟随一个“错误的”方块是没有问题的,你仍然会在多次重复尝试后找到最短路径。


所以在我们的实现中,我们会按照以下的算法添加方块到open列表中:
  • 相邻的方块会返回这些顺序: 上面/左边/下面/右边。
  • 当所有的方块都有相同的和值后,方块会被添加到open列表中(所以第一个被添加的方块是第一个被猫挑选的)。


下面是从原路返回的示意图:

Cat-Maze_NotExtralucid2.jpg

最短的路径是从终点开始,一步步返回到起点构成的(例子:在终点我们可以看到箭头指向右边,所以该方块的前继在它的左边)。



评分

参与人数 2鱼币 +6 收起 理由
卡布基米 + 3 谢谢小甲鱼,学习了
℡.xiao敏 + 3 热爱鱼C^_^

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发表于 2013-4-20 04:40:34 | 显示全部楼层
还没休息啊,甲鱼。
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发表于 2013-4-20 05:38:50 | 显示全部楼层
专门为我做的?么么啊……感谢你哦!真是难得给力的帖子啊。
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发表于 2013-4-20 05:59:49 | 显示全部楼层
看完了,原理明白了!!谢谢小甲鱼和可爱的萌猫亲身实验!

但是在编程的时候,实际操作可就难啦~~

为了让它更简单,我们将使用“曼哈顿距离方法”(也叫“曼哈顿长”或者“城市街区距离”),它只是计算出距离点B,剩下的水平和垂直的方块数量,略去了障碍物或者不同陆地类型的数量。

曼哈顿距离方法具体怎么实现呢,这是最大的问题……小甲鱼你说会给连接解析,但是没找到哦!
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发表于 2013-4-20 07:02:52 | 显示全部楼层
真是难得给力的帖子啊。
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发表于 2013-4-20 09:34:28 | 显示全部楼层
激动人心,无法言表!
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发表于 2013-4-22 01:57:21 | 显示全部楼层
强烈支持楼主ing……
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发表于 2013-4-23 11:54:37 | 显示全部楼层
甲鱼 甲鱼 甲鱼 再爬一次吧
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发表于 2013-4-23 13:14:48 | 显示全部楼层
强烈支持楼主ing……呵呵
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发表于 2013-7-2 21:39:10 | 显示全部楼层
看帖,回复支持下
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发表于 2013-7-2 22:16:19 | 显示全部楼层

激动人心,无法言表!
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发表于 2013-7-4 13:34:26 | 显示全部楼层
支持鱼C!支持论坛!
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发表于 2013-7-4 18:45:33 | 显示全部楼层
再看看,回帖支持支持
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发表于 2013-7-4 20:45:23 | 显示全部楼层
再看看,支持下
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发表于 2013-7-5 06:22:23 | 显示全部楼层
强烈支持楼主ing……
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发表于 2013-7-5 13:46:12 | 显示全部楼层
游戏中应用比较广泛
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发表于 2013-7-6 00:36:30 | 显示全部楼层
楼主加油,鱼C加油!我们都看好你哦!
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发表于 2013-7-10 01:17:41 | 显示全部楼层
怡静感谢楼主分享!
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发表于 2013-7-11 02:29:42 | 显示全部楼层
小甲鱼真的很辛苦!
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发表于 2013-7-11 13:54:32 | 显示全部楼层
讲解的很好
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