Пространство состояний SE (3)
The stateSpaceSE3 параметры объектно-ориентированной памяти и состояния в SE (3) пространство состояний, которое состоит из векторов состояния, представленных [x, y, z, qw, qx, qy, qz]. x, y и z являются Декартовыми координатами. qw, qx, qy и qz представляют ориентацию в кватернионе. Объект использует вычисление Евклидова расстояния и линейную интерполяцию для компонента перевода состояния. Объект использует вычисление кватернионного расстояния и сферическую линейную интерполяцию для компонента вращения состояния.
space = stateSpaceSE3
space = stateSpaceSE3(bounds)и qz. Область входа bounds устанавливает StateBounds свойство.
copy | Создайте глубокую копию объекта пространства состояний |
distance | Расстояние между двумя состояниями |
enforceStateBounds | Уменьшите состояние до границ состояния |
interpolate | Интерполяция между состояниями |
sampleUniform | Состояние выборки с использованием равномерного распределения |
Создайте 3-D карту заполнения и связанный с ней валидатор состояния. Планируйте, проверяйте и визуализируйте путь через карту заполнения.
Загрузка и присвоение карты для валидатора состояний
Загрузите 3-D карту заполнения городского блока в рабочую область. Задайте порог, для которого камеры должны считаться свободными от препятствий.
mapData = load('dMapCityBlock.mat');
omap = mapData.omap;
omap.FreeThreshold = 0.5;Надьте карту заполнения, чтобы добавить буферную зону для безопасной операции вокруг препятствий.
inflate(omap,5)
Создайте объект пространства состояний SE (3) с границами для переменных состояний.
ss = stateSpaceSE3([-20 220;
-20 220;
-10 100;
inf inf;
inf inf;
inf inf;
inf inf]);Создайте 3-D средство проверки состояния карты заполнения с помощью созданного пространства состояний.
sv = validatorOccupancyMap3D(ss);
Присвойте карту заполнения объекту средства проверки состояния. Задайте интервал расстояния дискретизации.
sv.Map = omap; sv.ValidationDistance = 0.1;
Планирование и визуализация пути
Создайте планировщик пути с увеличенным максимальным расстоянием соединения. Уменьшите максимальное количество итераций.
planner = plannerRRT(ss,sv); planner.MaxConnectionDistance = 50; planner.MaxIterations = 1000;
Создайте пользовательскую функцию оценки для определения, достигает ли путь цели. Задайте вероятность выбора состояния цели во время выборки.
planner.GoalReachedFcn = @(~,x,y)(norm(x(1:3)-y(1:3))<5); planner.GoalBias = 0.1;
Установите начальное и целевое состояния.
start = [40 180 25 0.7 0.2 0 0.1]; goal = [150 33 35 0.3 0 0.1 0.6];
Планируйте путь с помощью указанного начала, цели и планировщика.
[pthObj,solnInfo] = plan(planner,start,goal);
Проверяйте, что точки пути являются допустимыми состояниями.
isValid = isStateValid(sv,pthObj.States)
isValid = 6x1 logical array
1
1
1
1
1
1
Проверяйте, что движение между каждым последовательным состоянием пути является допустимым.
isPathValid = zeros(size(pthObj.States,1)-1,1,'logical'); for i = 1:size(pthObj.States,1)-1 [isPathValid(i),~] = isMotionValid(sv,pthObj.States(i,:),... pthObj.States(i+1,:)); end isPathValid
isPathValid = 5x1 logical array
1
1
1
1
1
Визуализация результатов.
show(omap) hold on scatter3(start(1,1),start(1,2),start(1,3),'g','filled') % draw start state scatter3(goal(1,1),goal(1,2),goal(1,3),'r','filled') % draw goal state plot3(pthObj.States(:,1),pthObj.States(:,2),pthObj.States(:,3),... 'r-','LineWidth',2) % draw path
