Сконфигурируйте RRT* планировщик пути
Объект pathPlannerRRT
конфигурирует планировщика пути к автомобилю на основе оптимального быстро исследующего случайного дерева (RRT*) алгоритм. RRT* планировщик пути исследует среду вокруг автомобиля путем построения дерева случайных положений без коллизий.
Если объект pathPlannerRRT
сконфигурирован, используйте функцию plan
, чтобы запланировать путь от положения запуска до цели.
planner = pathPlannerRRT(costmap)
planner = pathPlannerRRT(costmap,Name,Value)
planner = pathPlannerRRT(
возвращает объект costmap
)pathPlannerRRT
для планирования пути к автомобилю. costmap
является объектом vehicleCostmap
, задающим среду вокруг автомобиля. costmap
устанавливает значение свойства Costmap
.
planner = pathPlannerRRT(
свойства наборов планировщика пути при помощи одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Например, costmap
,Name,Value
)pathPlanner(costmap,'GoalBias',0.5)
устанавливает свойство GoalBias
на вероятность 0,5. Заключите каждое имя свойства в кавычки.
Обновление любого из свойств планировщика очищает запланированный путь от pathPlannerRRT
. Вызов plot
отображает только costmap, пока путь не планируется с помощью plan
.
Чтобы улучшать производительность, объект pathPlannerRRT
использует аппроксимированный самый близкий соседний поиск. Этот поисковый метод проверяет только узлы sqrt(N)
, где N
является количеством узлов, чтобы искать. Чтобы использовать точный самый близкий соседний поиск, установите свойство ApproximateSearch
на false
.
Дубины и методы связи Тростников-Shepp приняты, чтобы быть кинематическим образом выполнимыми и проигнорировать инерционные эффекты. Эти методы делают планировщика пути подходящим для низких скоростных сред, где инерционные эффекты сил колеса являются небольшими.
[1] Карамен, Сертэк и Эмилио Фраццоли. "Оптимальное планирование движения Kinodynamic Используя инкрементные основанные на выборке методы". 49-я конференция по IEEE по решению и управлению (CDC). 2010.
[2] Shkel, Андрей М. и Владимир Лумельский. "Классификация Набора Dubins". Робототехника и Автономные системы. Издание 34, Номер 4, 2001, стр 179–202.
[3] Тростники, J. A. и Л. А. Шепп. "Оптимальные пути для автомобиля, который идет и вперед и назад". Тихоокеанский Журнал Математики. Издание 145, Номер 2, 1990, стр 367–393.