Планировщик гибридных путей A *
Объект планировщика путей Hybrid A * создает гладкий путь в заданном пространстве 2-D для транспортных средств с неголономными ограничениями.
Примечание
Планировщик Hybrid A * проверяет наличие конфликтов на карте путем интерполяции примитивов движения и аналитического расширения на основе ValidationDistance имущества stateValidator объект. Если ValidationDistance свойство имеет значение Infобъект интерполирует на основе размера ячейки карты, указанной в средстве проверки состояния. Перед присвоением карты заполняемости плановику необходимо заполнить ее для учета размера транспортного средства.
planner = plannerHybridAStar(validator)validator ввод в качестве validatorOccupancyMap или validatorVehicleCostmap объект. validator задает значение свойства StateValidator.
planner = plannerHybridAStar(validator,Name,Value)
Запланируйте путь без столкновения для транспортного средства через парковку с помощью алгоритма Hybrid A *.
Создание и назначение карты средству проверки состояния
Загрузите значения стоимости ячеек в карту стоимости транспортного средства на стоянке.
load parkingLotCostVal.mat % costVal
Создать binaryOccupancyMap со значениями затрат.
map = binaryOccupancyMap(costVal);
Создание объекта проверки состояния для проверки конфликтов.
validator = validatorOccupancyMap;
Назначьте карту объекту проверки состояния.
validator.Map = map;
Планирование и визуализация траектории
Инициализируйте plannerHybridAStar с объектом проверки состояния. Укажите MinTurningRadius и MotionPrimitiveLength свойства плановика.
planner = plannerHybridAStar(validator,'MinTurningRadius',4,'MotionPrimitiveLength',6);
Определите начальные и целевые представления для транспортного средства как векторы [x, y, theta]. x и y указывают положение в метрах, а theta - угол ориентации в радианах.
startPose = [6 10 pi/2]; % [meters, meters, radians]
goalPose = [90 54 -pi/2];Запланируйте путь от начальной позы до позы цели.
refpath = plan(planner,startPose,goalPose);
Визуализируйте путь с помощью функции show.
show(planner)
[1] Долгов, Дмитрий, Себастьян Трюн, Майкл Монтемерло и Джеймс Дибель. Практические методы поиска в планировании пути для автономного вождения. Американская ассоциация искусственного интеллекта, 2008 год.
[2] Петерейт, Янко, Томас Эмтер, Кристиан В. Фрей, Томас Копфштедт и Андреас Бейтель. «Применение Hybrid A * к автономному мобильному роботу для планирования путей в неструктурированных наружных средах». ROBOTIK 2012: 7-я немецкая конференция по робототехнике. 2012, стр. 1-6.