我将为你设计一个模拟送餐机器人导航的程序，结合智能机器人导论的地图建模与路径规划知识，实现模块化、易扩展的导航系统。
核心代码实现
-- coding: utf-8 --
""" 送餐机器人导航模拟程序 v1.0 基于智能机器人导论的地图建模与路径规划原理 支持目标桌号输入、最优路线生成、到达提示功能 """
import logging from typing import List, Dict, Optional
配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') logger = logging.getLogger(name)
class RestaurantMap: """餐厅地图建模模块：定义区域、桌号及空间关系"""
def __init__(self):
# 餐厅区域-桌号映射（实际场景可扩展为网格坐标）
self.area_tables: Dict[str, List[str]] = {
"A区": ["1号桌", "2号桌", "3号桌", "4号桌"],
"B区": ["5号桌", "6号桌", "7号桌"],
"C区": ["8号桌", "9号桌", "10号桌", "11号桌"],
"D区": ["12号桌", "13号桌"]
}
self.pickup_area = "取餐区" # 机器人起始位置
def find_table_area(self, table_number: str) -> Optional[str]:
"""查找目标桌号所属区域"""
for area, tables in self.area_tables.items():
if table_number in tables:
return area
return None
def get_all_tables(self) -> List[str]:
"""获取所有有效桌号列表"""
all_tables = []
for tables in self.area_tables.values():
all_tables.extend(tables)
return all_tables
class PathPlanner: """路径规划模块：基于地图模型生成最优路线"""
def __init__(self, map_data: RestaurantMap):
self.map = map_data
def plan_route(self, target_table: str) -> Optional[List[str]]:
"""
规划从取餐区到目标桌号的最优路线
简化策略：取餐区 → 目标区域 → 目标桌号（适用于分区明确的餐厅）
"""
# 校验目标桌号有效性
if target_table not in self.map.get_all_tables():
logger.error(f"无效桌号: {target_table}，请检查输入")
return None
# 查找目标区域
target_area = self.map.find_table_area(target_table)
if not target_area:
logger.error(f"未找到桌号 {target_table} 所属区域")
return None
# 生成路线（取餐区→区域→桌号）
route = [self.map.pickup_area, target_area, target_table]
logger.info(f"规划路线成功: {' → '.join(route)}")
return route
class DeliveryRobot: """送餐机器人模拟模块：执行导航与状态反馈"""
def __init__(self, map_data: RestaurantMap):
self.map = map_data
self.planner = PathPlanner(map_data)
self.current_position: Optional[str] = None
def navigate(self, target_table: str) -> bool:
"""执行导航流程"""
# 规划路线
route = self.planner.plan_route(target_table)
if not route:
return False
# 模拟移动并反馈状态
print("\n===== 送餐导航开始 =====")
for i, position in enumerate(route):
self.current_position = position
if i == 0:
print(f"🤖 机器人已从【{position}】出发")
else:
prev_pos = route[i-1]
print(f"➡️ 移动至【{position}】（来自{prev_pos}）")
# 到达提示
print(f"\n✅ 已到达目标【{target_table}】！导航结束")
print("===== 导航完成 =====\n")
return True
def main(): """主程序：交互式导航入口""" # 初始化地图与机器人 restaurant_map = RestaurantMap() robot = DeliveryRobot(restaurant_map)
# 用户输入目标桌号
print("欢迎使用送餐机器人导航系统！")
print(f"可用桌号: {', '.join(restaurant_map.get_all_tables())}")
target_table = input("\n请输入目标桌号（如'3号桌'）: ").strip()
# 执行导航
success = robot.navigate(target_table)
if not success:
print("导航失败，请检查桌号是否正确")
if name == "main": main()
README文件
送餐机器人导航模拟程序
项目简介
基于智能机器人导论的地图建模与路径规划原理，模拟餐厅送餐机器人的导航过程。输入目标桌号，自动生成从取餐区到餐桌的最优路线，并实时反馈移动状态与到达提示。
核心功能
- 🗺️ 餐厅地图建模（区域-桌号空间关系）
- 🧭 最优路线规划（取餐区→目标区域→目标桌号）
- 📢 实时导航状态反馈（移动轨迹可视化）
- ✅ 到达目标点自动提示
- ⚙️ 模块化设计（地图/规划/执行分离）
安装指南
- 环境要求：Python 3.8+
- 依赖安装：无需额外依赖（使用标准库）
- 运行命令：
python delivery_robot_navigator.py
目录结构
delivery_robot_navigator/
├── delivery_robot_navigator.py # 主程序（含所有模块）
├── README.md # 项目说明
└── 使用说明.txt # 快速上手指南
使用说明
- 运行程序后，查看控制台输出的「可用桌号」列表
- 输入目标桌号（如"3号桌"、"8号桌"）
- 观察导航过程：机器人从取餐区出发→移动至目标区域→到达目标桌号
- 导航结束后，根据提示确认结果
核心知识点卡片
🗺️ 机器人地图建模
- 知识点：用数据结构抽象物理空间（区域-桌号映射）
- 应用：将餐厅转化为机器可理解的拓扑地图
- 创新点：简化复杂环境为分层结构（取餐区→区域→桌号）
🧭 最优路径规划
- 知识点：基于目标位置的层级路径生成（启发式简化算法）
- 应用：取餐区→目标区域→桌号的线性最优路线
- 扩展方向：可升级为A*算法（考虑障碍物与距离权重）
⚙️ 模块化机器人系统
- 知识点：分离地图管理、路径规划、执行控制三大模块
- 优势：单模块故障不影响整体，支持独立升级（如更换路径算法）
- 工程思维：符合机器人系统"感知-决策-执行"三层架构
📊 状态反馈机制
- 知识点：实时更新机器人位置并输出人机交互信息
- 价值：提升导航透明度，便于人工监控与异常处理
- 新媒体关联：可扩展为顾客端实时位置查询功能
🎯 目标导向交互设计
- 知识点：通过用户输入触发导航流程，输出结构化结果
- 体验优化：明确可用桌号提示，减少无效输入
- 商业应用：对接餐厅POS系统实现订单自动派送
该程序通过简化的路径规划模型，直观展示了智能机器人导论中的核心思想——用抽象模型解决实际问题。你可以通过扩展地图复杂度（如添加障碍物坐标）或升级路径算法（如Dijkstra算法）进一步提升真实性。 关注我，有更多实用程序等着你！
