createPlanningTemplate

Создание примера внедрения для интерфейса планирования путей

Синтаксис

createPlanningTemplate

createPlanningTemplate («Средство проверки состояния»)

Описание

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

пример

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

Примеры

свернуть все

Создание пользовательского пространства состояний для планирования путей

Открыть сценарий в реальном времени

В этом примере показано, как использовать createPlanningTemplate создание шаблона для настройки собственного определения пространства состояний и дискретизатора для использования с алгоритмами планирования путей. Шаблон обеспечивает простую реализацию.

Вызовите функцию создания шаблона. Эта функция создает файл определения класса для изменения для собственной реализации.

createPlanningTemplate

Определение класса и свойства

Первая часть шаблона определяет определение класса и любые свойства класса. Вывести из nav.StateSpace класс. В этом примере создайте свойство для равномерного и нормального распределений. Здесь можно указать любые дополнительные пользовательские свойства.

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

Сохраните пользовательский класс пространства состояний и убедитесь, что имя файла совпадает с именем класса.

Конструктор классов

Используйте конструктор, чтобы задать имя пространства состояний, количество переменных состояний и определить его границы. Можно также добавить входные аргументы в функцию и передать переменные при создании объекта.

Для каждой переменной состояния определите [min max] значения для границ состояний.
Вызовите конструктор базового класса.
В этом примере значения свойств нормального и равномерного распределения задаются с помощью предварительно определенных NormalDistribution и UniformDistribution классы.
Здесь укажите любые другие пользовательские значения свойств.

 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

Копирование семантики

Укажите copy определение метода. Скопируйте все значения пользовательских переменных в новый объект, чтобы copyObj является глубокой копией. Поведение по умолчанию, приведенное в этом примере, создает новую копию объекта с тем же именем, границами состояний 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

Принудительное применение ограничений состояния

Укажите, как гарантировать, что состояния всегда находятся в пределах состояний. В этом примере значения состояния насыщаются при 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

Образец равномерно

Укажите поведение выборки для равномерного распределения. поддерживают множество синтаксисов для ограничения равномерного распределения в близлежащее состояние в пределах определенного расстояния и выборки множества состояний.

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

В этом примере используйте функцию проверки для обработки varargin ввод, который обрабатывает изменяющиеся входные аргументы.

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

Образец из Gaussian Distribution

Укажите поведение выборки по гауссову распределению. Поддержка нескольких 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

Интерполяция между государствами

Определите способ интерполяции между двумя состояниями в пространстве состояний. Используйте входные данные, fraction, чтобы определить, как выполнять выборку по пути между двумя состояниями. В этом примере определите основной метод линейной интерполяции, используя разницу 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

Расчет расстояния между состояниями

Укажите способ вычисления расстояния между двумя состояниями в пространстве состояний. Используйте state1 и state2 входные данные для определения начального и конечного положений. Оба входа могут быть одним состоянием (вектор строки) или несколькими состояниями (матрица векторов строки). Для этого примера вычислите расстояние на основе евклидова расстояния между каждой парой положений состояний.

        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

Завершите методы и разделы классов.

    end
end

Сохраните определение класса пространства состояния. Теперь можно использовать конструктор класса для создания объекта для области состояний.

Создание средства проверки пространства настраиваемого состояния для планирования путей

Открыть сценарий в реальном времени

В этом примере показано, как использовать createPlanningTemplate для создания шаблона для настройки собственного класса проверки состояния. Проверка состояния используется с алгоритмами планирования путей для обеспечения допустимых путей. Функция шаблона предоставляет базовую реализацию для примера.

Вызовите функцию создания шаблона. Эта функция создает файл определения класса для изменения для собственной реализации. Сохраните этот файл.

createPlanningTemplate("StateValidator")

Определение класса и свойства

Первая часть шаблона определяет определение класса и любые свойства класса. Вывести из nav.StateValidator класс. Здесь можно указать любые дополнительные пользовательские свойства.

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

Сохраните класс проверки пользовательского состояния и убедитесь, что имя файла соответствует имени класса.

Конструктор классов

Используйте конструктор, чтобы задать имя средства проверки пространства состояний и указать объект пространства состояний. Задайте значение по умолчанию для пространства состояния, если оно не указано. Вызовите конструктор 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

Копирование семантики

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

Проверить действительность состояния

Определите способ проверки данного состояния. state входной может быть либо одним вектором строки, либо матрицей векторов строк для нескольких состояний. Настройте эту функцию для любого специального поведения проверки для области состояния, например для проверки столкновений 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

Проверка достоверности движения

Определите способ формирования движения между состояниями и определите, является ли оно действительным. Для этого примера используйте linspace для равномерной интерполяции между состояниями и проверки достоверности этих состояний с помощью isStateValid. Настройте эту функцию для выборки между состояниями или рассмотрите другие аналитические методы для определения того, может ли транспортное средство перемещаться между заданными 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

Завершите методы и разделы классов.

    end
end

Сохраните определение класса проверки пространства состояния. Теперь можно использовать конструктор класса для создания объекта для проверки состояний для данного пространства состояний.

См. также

nav.StateSpace | nav.StateValidator | stateSpaceSE2 | validatorOccupancyMap

Представлен в R2019b

Документация