Гибридный планировщик пути A *
Объект планировщика пути Hybrid A * генерирует гладкий путь в заданном 2-D пространстве для транспортных средств с неголономическими ограничениями.
Примечание
Планировщик Hybrid A * проверяет столкновения в карте путем интерполяции примитивов движения и аналитического расширения на основе ValidationDistance свойство stateValidator объект. Если на ValidationDistance для свойства задано значение Infобъект интерполируется на основе размера камеры карты, заданной в средстве проверки состояния. Надьте карту заполнения перед присвоением ее планировщику для расчета размера транспортного средства.
planner = plannerHybridAStar(validator)validator вход как validatorOccupancyMap или validatorVehicleCostmap объект. The validator вход устанавливает значение свойства StateValidator.
planner = plannerHybridAStar(validator,Name,Value)
Планируйте путь без столкновения для транспортного средства через парковку с помощью алгоритма Hybrid A *.
Создайте и назначьте карту для валидатора состояний
Загрузите значения стоимости камер в косметическую карту транспортного средства на парковке.
load parkingLotCostVal.mat % costVal
Создайте binaryOccupancyMap со значениями затрат.
map = binaryOccupancyMap(costVal);
Создайте объект средства проверки состояния для проверки столкновения.
validator = validatorOccupancyMap;
Присвойте карту объекту состояния.
validator.Map = map;
Планирование и визуализация пути
Инициализируйте plannerHybridAStar объект с объектом средства проверки состояния. Задайте MinTurningRadius и MotionPrimitiveLength свойства планировщика.
planner = plannerHybridAStar(validator,'MinTurningRadius',4,'MotionPrimitiveLength',6);
Задайте начальное и целевое положения для транспортного средства как векторы [x, y, theta]. x и y задают положение в метрах, а theta задает угол ориентации в радианах.
startPose = [6 10 pi/2]; % [meters, meters, radians]
goalPose = [90 54 -pi/2];Планируйте путь от начального положения до положения цели.
refpath = plan(planner,startPose,goalPose);
Визуализируйте путь с помощью функции show.
show(planner)
[1] Долгов, Дмитрий, Себастьян Трун, Майкл Монтемерло и Джеймс Дибель. Практические методы поиска в планировании пути для автономного управления автомобилем. Американская ассоциация искусственного интеллекта, 2008.
[2] Petereit, Janko, Thomas Emter, Christian W. Frey, Thomas Kopfstedt, and Andreas Beutel. «Приложение Hybrid A * к автономному мобильному роботу для планирования пути в неструктурированных наружных окружениях». ROBOTIK 2012: 7-я немецкая конференция по робототехнике. 2012, с. 1-6.