Exponenta Banner

createPlanningTemplate

Создайте демонстрационную реализацию для интерфейса планирования пути

свернуть все на странице

Синтаксис

createPlanningTemplate
createPlanningTemplate("StateValidator")

Описание

пример

createPlanningTemplate создает шаблон планирования для подкласса nav.StateSpace класс. Функция открывает файл в Редакторе MATLAB®. Сохраните свою пользовательскую реализацию и гарантируйте, что файл доступен на пути MATLAB. Альтернативный синтаксис: createPlanningTemplate("StateSpace")

пример

createPlanningTemplate("StateValidator") создает шаблон для подкласса nav.StateValidator класс.

Примеры

свернуть все

Этот пример использует:

Скрипт Open Live Script

В этом примере показано, как использовать createPlanningTemplate функция, чтобы сгенерировать шаблон для настройки вашего собственного определения пространства состояний и сэмплера, чтобы использовать с алгоритмами планирования пути. Простой реализации предоставляют шаблон.

Вызовите создать функцию шаблона. Эта функция генерирует файл определения класса для вас, чтобы изменить для вашей собственной реализации.

createPlanningTemplate

Класс и определение свойства

Первая часть шаблона задает определение класса и любые свойства для класса. Выведите из nav.StateSpace класс. В данном примере создайте свойство для равномерных и нормальных распределений. Можно задать любые дополнительные пользовательские свойства здесь.

classdef MyCustomStateSpace < nav.StateSpace & ...
        matlabshared.planning.internal.EnforceScalarHandle
     properties
        UniformDistribution
        NormalDistribution
        % Specify additional properties here
    end

Сохраните свой пользовательский класс пространства состояний и гарантируйте, что ваше имя файла совпадает с именем класса.

Конструктор класса

Используйте конструктора, чтобы определить имя пространства состояний, количество переменных состояния, и задать его контуры. В качестве альтернативы можно добавить входные параметры в функцию и передать переменные в том, когда вы создаете объект.

  • Для каждой переменной состояния задайте [min max] значения для границ состояния.

  • Вызовите конструктора базового класса.

  • В данном примере вы указываете, что значения свойств нормального и равномерного распределения с помощью предопределили NormalDistribution и UniformDistribution классы.

  • Задайте любые другие пользовательские значения свойств здесь.

 methods
        function obj = MyCustomStateSpace
            spaceName = "MyCustomStateSpace";
            numStateVariables = 3;
            stateBounds = [-100 100;  % [min max]
                           -100 100;
                           -100 100];
            
            obj@nav.StateSpace(spaceName, numStateVariables, stateBounds);
            
            obj.NormalDistribution = matlabshared.tracking.internal.NormalDistribution(numStateVariables);
            obj.UniformDistribution = matlabshared.tracking.internal.UniformDistribution(numStateVariables);
            % User-defined property values here
        end

Копировать семантику

Задайте copy определение метода. Скопируйте все значения своих пользовательских переменных в новый объект, таким образом, copyObj глубокая копия. Поведение по умолчанию, данное в этом примере, создает новую копию объекта с тем же именем, границами состояния и распределениями.

        function copyObj = copy(obj)
            copyObj = feval(class(obj));
            copyObj.StateBounds = obj.StateBounds;
            copyObj.UniformDistribution = obj.UniformDistribution.copy;
            copyObj.NormalDistribution = obj.NormalDistribution.copy;
        end

Осуществите границы состояния

Задайте, как гарантировать, что состояния всегда в границах состояния. В данном примере значения состояния насыщаются в минимальных или максимальных значениях для границ состояния.

        function boundedState = enforceStateBounds(obj, state)
            nav.internal.validation.validateStateMatrix(state, nan, obj.NumStateVariables, "enforceStateBounds", "state");
            boundedState = state;
            boundedState = min(max(boundedState, obj.StateBounds(:,1)'), ...
                obj.StateBounds(:,2)');
            
        end

Произведите однородно

Задайте поведение для выборки через равномерное распределение. поддержите несколько синтаксисов, чтобы ограничить равномерное распределение к соседнему состоянию на определенном расстоянии и выборке несколько состояний. 

STATE = sampleUniform(OBJ)
STATE = sampleUniform(OBJ,NUMSAMPLES)
STATE = sampleUniform(OBJ,NEARSTATE,DIST)
STATE = sampleUniform(OBJ,NEARSTATE,DIST,NUMSAMPLES)

В данном примере используйте функцию валидации, чтобы обработать varargin введите, который обрабатывает различные входные параметры.

         function state = sampleUniform(obj, varargin)
            narginchk(1,4);
            [numSamples, stateBounds] = obj.validateSampleUniformInput(varargin{:});
            
            obj.UniformDistribution.RandomVariableLimits = stateBounds;
            state = obj.UniformDistribution.sample(numSamples);
        end

Выборка от распределения Гаусса

Задайте поведение для выборки через Распределение Гаусса. Поддержите несколько синтаксисов для выборки одного состояния или нескольких состояний.

STATE = sampleGaussian(OBJ, MEANSTATE, STDDEV)
STATE = sampleGaussian(OBJ, MEANSTATE, STDDEV, NUMSAMPLES)


        function state = sampleGaussian(obj, meanState, stdDev, varargin)    
            narginchk(3,4);
            
            [meanState, stdDev, numSamples] = obj.validateSampleGaussianInput(meanState, stdDev, varargin{:});
            
            obj.NormalDistribution.Mean = meanState;
            obj.NormalDistribution.Covariance = diag(stdDev.^2);
            
            state = obj.NormalDistribution.sample(numSamples);
            state = obj.enforceStateBounds(state);
            
        end

Интерполируйте между состояниями

Задайте, как интерполировать между двумя состояниями в вашем пространстве состояний. Используйте вход, fraction, определить, как произвести вдоль пути между двумя состояниями. В данном примере задайте основной метод линейной интерполяции с помощью различия между состояниями.

        function interpState = interpolate(obj, state1, state2, fraction)
            narginchk(4,4);
            [state1, state2, fraction] = obj.validateInterpolateInput(state1, state2, fraction);
            
            stateDiff = state2 - state1;
            interpState = state1 + fraction' * stateDiff;
        end

Вычислите расстояние между состояниями

Задайте, как вычислить расстояние между двумя состояниями в вашем пространстве состояний. Используйте state1 и state2 входные параметры, чтобы задать запуск и конечные положения. Оба входных параметров могут быть одним состоянием (вектор-строка) или несколько состояний (матрица векторов-строк). В данном примере вычислите расстояние на основе Евклидова расстояния между каждой парой положений состояния.

        function dist = distance(obj, state1, state2)
            
            narginchk(3,3);
            
            nav.internal.validation.validateStateMatrix(state1, nan, obj.NumStateVariables, "distance", "state1");
            nav.internal.validation.validateStateMatrix(state2, size(state1,1), obj.NumStateVariables, "distance", "state2");

            stateDiff = bsxfun(@minus, state2, state1);
            dist = sqrt( sum( stateDiff.^2, 2 ) );
        end

Отключите разделы класса и методы.

    end
end

Сохраните свое определение класса пространства состояний. Можно теперь использовать конструктора класса, чтобы создать объект для пространства состояний.

Этот пример использует:

Скрипт Open Live Script

В этом примере показано, как использовать createPlanningTemplate функция, чтобы сгенерировать шаблон для настройки вашего собственного класса валидации состояния. Валидация состояния используется с алгоритмами планирования пути, чтобы гарантировать допустимые пути. Функция шаблона предоставляет базовому внедрению, например, цели.

Вызовите создать функцию шаблона. Эта функция генерирует файл определения класса для вас, чтобы изменить для вашей собственной реализации. Сохраните этот файл.

createPlanningTemplate("StateValidator")

Класс и определение свойства

Первая часть шаблона задает определение класса и любые свойства для класса. Выведите из nav.StateValidator класс. Можно задать любые дополнительные пользовательские свойства здесь.

classdef MyCustomStateValidator < nav.StateValidator & ...
        matlabshared.planning.internal.EnforceScalarHandle
    properties
       % User-defined properties
    end

Сохраните свой пользовательский класс блока проверки допустимости состояния и гарантируйте, что ваше имя файла совпадает с именем класса.

Конструктор класса

Используйте конструктора, чтобы определить имя блока проверки допустимости пространства состояний и задать объект пространства состояний. Установите значение по умолчанию для пространства состояний, если вам не предоставляют. Вызовите конструктора базового класса. Инициализируйте любые другие пользовательские свойства.

methods
        function obj = MyCustomStateValidator(space)
            narginchk(0,1)
            
            if nargin == 0
                space = stateSpaceSE2;
            end

            obj@nav.StateValidator(space);
            
           % Initialize user-defined properties
        end

Копировать семантику

Задайте copy определение метода. Скопируйте все значения своих пользовательских переменных в новый объект, таким образом, copyObj глубокая копия. Поведение по умолчанию, данное в этом примере, создает новую копию объекта с тем же типом.

        function copyObj = copy(obj)
            copyObj = feval(class(obj), obj.StateSpace);
        end

Проверяйте валидность состояния

Задайте, как подтверждено данное состояние. state введите может или быть вектор одной строки или матрица векторов-строк для нескольких состояний. Настройте эту функцию для любого специального поведения валидации для вашего пространства состояний как проверка столкновения по сравнению с препятствиями.

        function isValid = isStateValid(obj, state) 
            narginchk(2,2);
            nav.internal.validation.validateStateMatrix(state, nan, obj.StateSpace.NumStateVariables, ...
                "isStateValid", "state");
            
            bounds = obj.StateSpace.StateBounds';
            inBounds = state >= bounds(1,:) & state <= bounds(2,:);
            isValid = all(inBounds, 2);
            
        end

Проверяйте валидность движения

Задайте, как сгенерировать движение между состояниями и определить, допустимо ли это. В данном примере используйте linspace равномерно интерполировать между состояниями и проверкой, если эти состояния являются допустимым использованием isStateValid. Настройте эту функцию к выборке между состояниями или рассмотрите другие аналитические методы для определения, если транспортное средство может переместиться между данными состояниями. 

        function [isValid, lastValid] = isMotionValid(obj, state1, state2)
            narginchk(3,3);
            state1 = nav.internal.validation.validateStateVector(state1, ...
                obj.StateSpace.NumStateVariables, "isMotionValid", "state1");
            state2 = nav.internal.validation.validateStateVector(state2, ...
                obj.StateSpace.NumStateVariables, "isMotionValid", "state2");
            
            if (~obj.isStateValid(state1))
                error("statevalidator:StartStateInvalid", "The start state of the motion is invalid.");
            end
            
            % Interpolate at a fixed interval between states and check state validity
            numInterpPoints = 100;
            interpStates = obj.StateSpace.interpolate(state1, state2, linspace(0,1,numInterpPoints));
            interpValid = obj.isStateValid(interpStates);
            
            % Look for invalid states. Set lastValid state to index-1.
            firstInvalidIdx = find(~interpValid, 1);
            if isempty(firstInvalidIdx)
                isValid = true;
                lastValid = state2;
            else
                isValid = false;
                lastValid = interpStates(firstInvalidIdx-1,:);
            end
            
        end

Отключите разделы класса и методы.

    end
end

Сохраните свое определение класса блока проверки допустимости пространства состояний. Можно теперь использовать конструктора класса, чтобы создать объект для валидации состояний для данного пространства состояний.

Смотрите также

| | |

Введенный в R2019b

Документация Navigation Toolbox
Поддержка