路径度量
路径度量的信息
描述
的路径度量对象保存用于计算路径度量的信息。使用对象函数根据一组姿势和关联的贴图环境计算平滑度、间隙和路径有效性。
创建
属性
对象的功能
清除 |
最小路径净空 |
isPathValid |
确定规划的路径是否没有障碍 |
显示 |
在地图环境中可视化路径度量 |
平滑度 |
平滑的路径 |
例子
计算路径度量
基于一组位姿和相关的地图环境，计算规划路径的平滑度、间隙和有效性。
加载和分配映射到状态验证器
从示例地图创建一个占用地图，并设置地图分辨率。
负载exampleMaps.mat；%单纯形映射mapResolution = 1;%电池/米地图= occupancyMap (simpleMap mapResolution);
创建一个杜宾斯州空间。
statespace = stateSpaceDubins;
创建一个基于占用地图的状态验证器，在Dubins状态空间中存储参数和状态。
statevalidator=ValidatorOccupencyMap（状态空间）；
将映射分配给验证器。
statevalidator。地图=地图;
设置验证器的验证距离。
statevalidator。ValidationDistance = 0.01;
更新状态空间边界，使其与映射限制相同。
statespace.StateBounds=[map.XWorldLimits；map.YWorldLimits；[-pi]]；
规划路径
创建一个RRT*路径规划器并允许进一步优化。
planner=PlannerRTStar（状态空间，状态验证器）；planner.ContinueAfterGoalReached=true；
减少最大迭代次数并增加最大连接距离。
planner.MaxIterations=2500；planner.MaxConnectionDistance=0.3；
将路径规划器的开始和目标状态定义为［x, y,θ］向量。x和y是笛卡尔坐标，然后呢θ是方向角。
起点=[2.5,2.5,0]；%[米，米，弧度]目标= [22.5,8.75,0];
计划一条从开始状态到目标状态的路径。plan函数返回navPath对象。
rng (100“旋风”）%可重复的结果[路径,solutionInfo] =计划(计划,开始,目标);
计算并可视化路径度量
创建路径度量对象。
pathMetricsObj=pathmetrics（路径，状态验证器）；
检查路径有效性。结果为1（正确）如果计划路径没有障碍物。0(假)指示无效路径。
isPathValid (pathMetricsObj)
ans =逻辑1
计算路径的最小间隙。
间隙(pathMetricsObj)
ans = 1.4142
评估路径的平滑度。值接近0指示更平滑的路径。直线路径返回的值为0．
平滑(pathMetricsObj)
ans = 1.7318
可视化路径的最小间隙。
显示(pathMetricsObj)传说(“规划路径”，“最小间隙”）
二维Costmap环境下的车辆路径规划与度量计算
使用RRT*算法规划通过停车场的车辆路径。计算并可视化规划路径的平滑度、净空和有效性。
加载和分配映射到状态验证器
加载一个停车场的成本地图。绘制成本图，查看停车场和车辆应该避免的充气区域。
负载parkingLotCostmap.mat；costmap=parkingLotCostmap；绘图（costmap）xlabel(‘X（米）’)伊拉贝尔(‘Y（米）’）
创建一个stateSpaceDubins目标，并增加最小图灵半径为4米。
statespace = stateSpaceDubins;statespace。MinTurningRadius = 4;%米
创建一个validatorVehicleCostmap对象使用创建的状态空间。
statevalidator = validatorVehicleCostmap (statespace);
将停车场成本图分配给状态验证器对象。
statevalidator.Map=costmap；
规划路径
将车辆的起始姿势和目标姿势定义为[x，y，Θ)向量。(x，y)位置以米为单位。方向角的世界单位Θ在度。
startPose=[5,5,90]；%[米，米，度]目标概率=[40,38,180]；%[米，米，度]
使用一个路径规划者(自动驾驶工具箱)对象和计划(自动驾驶工具箱)功能用于规划从起始姿势到目标姿势的车辆路径。
规划器=路径规划器RRT（成本地图）；refPath=计划（计划员、启动人员、目标人员）；
沿路径每隔一米插入一次。将方向角从角度转换为弧度。
姿势=零（大小（refPath.PathSegments，2）+1,3）；姿势（1，：）=refPath.StartPose；为i=1:size（refPath.PathSegments，2）姿势（i+1，：）=refPath.PathSegments（i）.GoalPose；结束姿势（：，3）=deg2rad（姿势（：，3））；
创建一个navPath对象使用的状态空间对象和指定的状态提出了．
路径= navPath (statespace,姿势);
计算并可视化路径度量
创建一个路径度量对象。
pathMetricsObj=pathmetrics（路径，状态验证器）；
检查路径有效性。结果为1（符合事实的)，如果所规划的路径没有障碍。0（假)指示无效路径。
isPathValid (pathMetricsObj)
ans =逻辑1
计算并可视化最小值清除这条路的尽头。
间隙(pathMetricsObj)
ans = 0.5000
显示(pathMetricsObj)传说(“膨胀的领域”，“规划路径”，“最小间隙”)xlabel(‘X（米）’)伊拉贝尔(‘Y（米）’）
计算和可视化平滑度路径的。值接近0指示更平滑的路径。直线路径返回的值为0．
平滑(pathMetricsObj)
ans=0.0842
显示(pathMetricsObj“指标”,{“平滑”})(传说“膨胀的领域”，路径平滑的)xlabel(‘X（米）’)伊拉贝尔(‘Y（米）’）
可视化路径每个状态的间隙。
显示(pathMetricsObj“指标”,{“州议会”})(传说“膨胀的领域”，“规划路径”，“清除路径状态”)xlabel(‘X（米）’)伊拉贝尔(‘Y（米）’）
您还可以从以下列表中选择网站：