引言

在机器人导航、自动驾驶和游戏开发等领域，路径规划是一个核心问题。如何高效地找到从起点到终点的最优路径，并且确保路径的平滑性和安全性，是许多应用场景中的关键挑战。本文将介绍一种结合A算法和贝塞尔曲线的路径规划方法，并通过Pygame实现可视化。我们将从栅格地图的加载与处理开始，逐步讲解A算法的实现、贝塞尔曲线的生成，以及如何通过鼠标交互实现动态路径规划。通过本文，你将掌握如何在实际项目中应用这些技术，生成既高效又平滑的路径。

1. 栅格地图的加载与处理

1.1 图像加载与二值化

路径规划的第一步是将环境表示为栅格地图。我们使用PIL库加载图像，并将其转换为灰度图像。通过二值化处理，将图像中的障碍物和可通行区域分别标记为1和0。这一步骤的关键在于确保图像的分辨率适中，并且障碍物区域被准确识别。

image = Image.open(image_path).convert('L')
image = image.point(lambda p: 255 if p > 128 else 0)
original_grid = np.array(image) // 255

1.2 障碍物扩展

为了确保路径的安全性，我们引入了障碍物扩展的概念。通过为每个障碍物添加一个安全距离，可以有效避免路径过于靠近障碍物。这一步骤通过遍历栅格地图中的每个障碍物，并将其周围一定范围内的区域标记为不可通行区域。

expanded_grid