一种基于随机赋权的随机地图生成方法技术

本发明专利技术公开了一种基于随机赋权的随机地图生成方法，通过随机赋权产生成随机地图，并通过平滑权重、空穴修补、孤立满穴消除、满穴曲折性补充，可效降低了地图的重复性，更好地满足导航避障算法AI对训练地图需求。通过本发明专利技术随机产生的地图，可以极大的丰富例如快递分拣、扫地机器人、迎宾机器人等的导航避障算法AI在进行训练中需要使用的地图，使导航避障算法AI在经过充分训练后无限接近最优训练成果，有效提升导航避障算法AI的性能。有效提升导航避障算法AI的性能。有效提升导航避障算法AI的性能。

【技术实现步骤摘要】
一种基于随机赋权的随机地图生成方法


[0001]本专利技术涉及计算仿真
，尤其涉及一种基于随机赋权的随机地图生成方法。

技术介绍

[0002]地图在导航避障算法AI训练中起着至关重要的作用，在训练AI和测试AI的过程中都需要大量使用不重复的地图来训练提升性能和测试性能，所以地图的需求数量很高。大多数随机地图根据“拼图”的方式实现，即把一些切割成某些固定尺寸和形状的小块图片，按照一定的策略进行不同方式的拼组，从而组合成不同的完整的地图。为了能够让不同小块具有和谐的拼接效果，这种方式得到的整张地图，通常元素较为简单，无法满足需求。目前普通的地图生成法普遍采取固定地图元素随机组合的方式进行地图生成，存在生成达到一定数量后出现重复度高的缺陷，从而在导致AI在训练了一段时间后性能遍无法继续提升。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的就在于为了解决上述问题而提供一种基于随机赋权的随机地图生成方法，本专利技术方法采用先随机赋权再随机行走行为的方法进行地图生成，再通过平滑权重、空穴修补、孤立满穴消除、满穴曲折性补充完成地图生成，在大量生成地图的同时有效降低地图的重复性，可以更好的满足导航避障算法AI训练对地图的需求。
[0004]本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的：
[0005]一种基于随机赋权的随机地图生成方法，包括以下步骤：
[0006]步骤S1：输入需要的地图大小A(长)*B(宽)，并设定权重值范围C和曼哈顿距离D,权重最大值G，随机权重E取值范围从(0,G)，地图外圈固定设置为权重最大值G，即固定位满穴；
[0007]步骤S2：对于二维数组上的元素(A
xi
,B
yi
)进行范围内的随机赋权重值E，E∈(0,G)，随机取值权重分界点F，F＜G；
[0008]步骤S3：对随机赋值的权重进行曼哈顿距离采样平滑，即对选中格子自身以及指定曼哈顿距离内的格子进行取权重平均数进行平滑，直至所有点被遍历；
[0009]步骤S4：从左上角的点开始随机行走进行随机地图生成，行走过程中将权重E＜F的点为空穴，权重E≥F的点为满穴；
[0010]步骤S5：空穴(可以理解为地板)修补，当一个空穴格子其四周的格子均为满穴时，将此格子转换为满穴；
[0011]步骤S6：孤立满穴(可以理解为墙壁)消除，当一个满穴格子的四周具备的满穴格子数小于2时，该格子将被视为孤立满穴，为消除孤立满穴，则需要进行多次的迭代消除处理，直到地图呈现稳定态势，即地图上的所有格子在迭代消除后不再发生变动时进入下一个步骤；
[0012]步骤S7：空穴区域检测及贯通，为使地图上只存在1个区域，采用“随机性蔓延腐蚀”的方法，对于较小的区域中的每一个格子，规定其四周的墙壁有75％的概率变为空地，并进行蔓延；当检测到与当前空穴与区域编号不同的所有空穴相交时停止蔓延，并把所有空穴编号统一，实现了空穴的贯通；
[0013]步骤S8：满穴曲折性补充，即增加地图的曲折性，避免出现太大面积的空穴，采用计算曼哈顿距离的方式生成满穴，即当一个空穴格子指定曼哈顿距离内的格子中存在的墙壁数量为0时，将此格子设为满穴；
[0014]步骤S9：完成地图生成。
[0015]以下为本专利技术使用到的部分名词的解释：
[0016]曼哈顿距离：ab两点在X轴方向上的距离加上在Y轴方向上的距离，即d(a,b)＝|x
a
‑
x
b
|+|y
a
‑
y
b
|，使用它的原因是浮点较加减法运算更慢而且有误差，若直接使用AB点的欧氏距离(欧几里德距离：在二维中的欧氏距离的就是两点之间的直线距离)则必须要进行浮点运算，如果使用曼哈顿距离d(a,b)则只要计算加减法即可，这样不但可以提高运算速度，而且从精度考虑不管累计运算多少次都不会有误差产生。
[0017]随机权重：即通过随机产生任意正整数赋予对象权重值的一种方法。本专利的目的是为了算法AI训练生成地图，使用随机权重可以为算法AI训练的数据中的特定映射函数找到足够多的权重集。
[0018]本专利技术的有益效果在于：
[0019]与现有的固定元素随机生成地图易重复的缺陷相比，本专利技术生通过随机赋权产生成随机地图，并通过平滑权重、空穴修补、孤立满穴消除、满穴曲折性补充，可效降低了地图的重复性，更好地满足导航避障算法AI对训练地图需求。
[0020]通过本专利技术随机产生的地图，可以极大的丰富例如快递分拣、扫地机器人、迎宾机器人等的导航避障算法AI在进行训练中需要使用的地图，使导航避障算法AI在经过充分训练后无限接近最优训练成果，有效提升导航避障算法AI的性能。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要实用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0022]图1为本专利技术随机权重地图生成示意图；
[0023]图2为本专利技术权重平滑之后示意图；
[0024]图3为本专利技术空穴修补后示意图；
[0025]图4为本专利技术第一次满穴消除后示意图；
[0026]图5为本专利技术稳定状态的满穴消除示意图；
[0027]图6为本专利技术空穴检测贯通后示意图；
[0028]图7为本专利技术生成地图示意图；
[0029]图8为本专利技术随机地图生成流程图。
具体实施方式
[0030]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本专利技术的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本专利技术所保护的范围。
[0031]在任一实施例中，如图1
‑
8所示，本专利技术的一种基于随机赋权的随机地图生成方法，包括以下步骤：
[0032]步骤S1：输入需要的地图大小A(长)*B(宽)，并设定权重值范围C和曼哈顿距离D,权重最大值G，随机权重E取值范围从(0,G)，地图外圈固定设置为权重最大值G，即固定位满穴；
[0033]步骤S2：对于二维数组上的元素(A
xi
,B
yi
)进行范围内的随机赋权重值E，E∈(0,G)，随机取值权重分界点F，F＜G；
[0034]步骤S3：对随机赋值的权重进行曼哈顿距离采样平滑，即对选中格子自身以及指定曼哈顿距离内的格子进行取权重平均数进行平滑，直至所有点被遍历；
[0035]步骤S4：从左上角的点开始随机行走进行随机地图生成，行走过程中将权重E＜F的点为空穴，权重E≥F的点为满穴；
[0036]步骤S5：空穴(可以理解为地板)修补，当一个空穴格子其四周的格子均为满穴时，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于随机赋权的随机地图生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：输入需要的地图大小A(长)*B(宽)，并设定权重值范围C和曼哈顿距离D,权重最大值G，随机权重E取值范围从(0,G)，地图外圈固定设置为权重最大值G，即固定位满穴；步骤S2：对于二维数组上的元素(A
xi
,B
yi
)进行范围内的随机赋权重值E，E∈(0,G)，随机取值权重分界点F，F＜G；步骤S3：对随机赋值的权重进行曼哈顿距离采样平滑，即对选中格子自身以及指定曼哈顿距离内的格子进行取权重平均数进行平滑，直至所有点被遍历；步骤S4：从左上角的点开始随机行走进行随机地图生成，行走过程中将权重E＜F的点为空穴，权重E≥F的点为满穴；步骤S5：空穴修补，当一个空穴格子其四周的格子均为满穴时，将此格子转换为满穴；步骤S6：孤立满穴消除，当一个满穴格子的四周具备的满穴格子数小于2时，该格子将被视为孤立满穴，为消除孤立满穴，则需要进行多次的迭代消除处理，直到地图呈现稳定态势，即地图上的所有格子在迭代消除后不再发生变动时进入下一个步骤；步骤S7：空穴区域检测及贯通，...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢文，
申请(专利权)人：四川启睿克科技有限公司，
类型：发明
国别省市：