Python 路徑規劃包是什么呢？它是一個基于 Python 編寫的工具包，用于執行路徑規劃操作。這個包的目標是將路徑規劃工具提供給 Python 開發人員，使得他們可以輕松地在自己的應用程序中使用路徑規劃功能。

# Example of Python Path Planning package
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
from scipy.sparse import csr_matrix
from scipy.sparse.csgraph import shortest_path
# Define data parameters
start_point = np.array([0, 0])
end_point = np.array([10, 10])
obstacles = [np.array([5, 5]),
np.array([3, 7]),
np.array([8, 3])]
# Find obstacle distance matrix
obstacle_distances = cdist(obstacles, obstacles)
# Create adjacency matrix
adjacency_matrix = np.zeros((len(obstacles), len(obstacles)))
for i in range(len(obstacles)):
for j in range(len(obstacles)):
if i == j:
adjacency_matrix[i][j] = 0
elif obstacle_distances[i][j] >2:
adjacency_matrix[i][j] = 1
# Convert adjacency matrix to a sparse matrix
graph = csr_matrix(adjacency_matrix)
# Find shortest path using Dijkstra's algorithm
dist_matrix, predecessors = shortest_path(csgraph=graph, directed=False, return_predecessors=True)
# Backtrack to find shortest path
path = [end_point]
current_point = np.where((start_point == obstacles).all(axis=1))[0][0]
while current_point != np.where((end_point == obstacles).all(axis=1))[0][0]:
current_point = predecessors[current_point][np.where((end_point == obstacles).all(axis=1))[0][0]]
path.append(obstacles[current_point])
path.append(start_point)
# Print result
print('Shortest path:', path[::-1])

代碼示例中，我們導入了 numpy 和 scipy 庫，使用 scipy 中的 spatial 和 sparse 子模塊進行路徑規劃。我們定義起點、終點和障礙物的坐標，計算障礙物之間的距離，根據距離建立鄰接矩陣，將其轉換為稀疏矩陣。接著，我們使用 Dijkstra 算法找到最短路徑并回溯出路徑結果，最后進行打印輸出。

Python 路徑規劃包可以用于機器人控制、自動駕駛、無人機導航等領域，為開發人員提供了更方便、更高效的路徑規劃解決方案。