План пути для велосипедного Робота в Simulink

Этот пример демонстрирует, как выполнить путь без препятствий между двумя местоположениями на заданной карте в Simulink ®. Путь генерируется с помощью вероятностного алгоритма планирования дорожной карты (PRM) (mobileRobotPRM). Команды управления для навигации по этому пути генерируются с помощью блока контроллера Pure Pursuit. Велосипедная кинематическая модель движения моделирует движение робота на основе этих команд.

Загрузка карты и модели Simulink

Загрузка карты в рабочее пространство MATLAB

load exampleMaps.mat

Введите начальное и целевое местоположения

startLoc = [5 5];
goalLoc = [12 3];

Импортированные карты: simpleMap, complexMap and ternaryMap.

Откройте модель Simulink

open_system('pathPlanningBicycleSimulinkModel.slx')

Обзор модели

Модель состоит из четырех основных операций:

  • Планирование

  • Контроль

  • Модель объекта управления

Планирование

Функциональный блок Planner MATLAB ® использует mobileRobotPRM планировщик пути и принимает начальное местоположение, местоположение цели и карту как входы. Блоки выводят массив вапоинтов, за которыми следует робот. Запланированные путевые точки используются в нисходящем направлении блоком контроллера Pure Pursuit.

Контроль

Чистое преследование

Блок контроллера Pure Pursuit генерирует команды линейной скорости и скорости вращения на основе точек пути и текущего положения робота.

Проверьте, достигнута ли цель

Подсистема «Проверить расстояние до цели» вычисляет текущее расстояние до цели, и если оно находится в пределах порога, симуляция останавливается.

Модель объекта управления

Блок Bicycle Kinematic Model создает модель транспортного средства, чтобы симулировать упрощенную кинематику транспортного средства. Блок принимает линейные и угловые скорости как командные входы от блока контроллера Чистого Преследования и выводит текущие положения и состояния скорости.

Запуск модели

Чтобы симулировать модель

simulation = sim('pathPlanningBicycleSimulinkModel.slx');

Визуализация движения робота

Чтобы увидеть положения:

map = binaryOccupancyMap(simpleMap)
map = 
  binaryOccupancyMap with properties:

   mapLayer Properties
              LayerName: 'binaryLayer'
               DataType: 'logical'
           DefaultValue: 0
    GridLocationInWorld: [0 0]
      GridOriginInLocal: [0 0]
     LocalOriginInWorld: [0 0]
             Resolution: 1
               GridSize: [26 27]
           XLocalLimits: [0 27]
           YLocalLimits: [0 26]
           XWorldLimits: [0 27]
           YWorldLimits: [0 26]

robotPose = simulation.BicyclePose
robotPose = 362×3

    5.0000    5.0000         0
    5.0001    5.0000   -0.0002
    5.0007    5.0000   -0.0012
    5.0036    5.0000   -0.0062
    5.0181    4.9997   -0.0313
    5.0902    4.9929   -0.1569
    5.4081    4.8311   -0.7849
    5.5189    4.6758   -1.1170
    5.5366    4.6356   -1.1930
    5.5512    4.5942   -1.2684
      ⋮

numRobots = size(robotPose, 2) / 3;
thetaIdx = 3;

% Translation
xyz = robotPose;
xyz(:, thetaIdx) = 0;

% Rotation in XYZ euler angles
theta = robotPose(:,thetaIdx);
thetaEuler = zeros(size(robotPose, 1), 3 * size(theta, 2));
thetaEuler(:, end) = theta;

for k = 1:size(xyz, 1)
    show(map)
    hold on;
    
    % Plot Start Location
    plotTransforms([startLoc, 0], eul2quat([0, 0, 0]))
    text(startLoc(1), startLoc(2), 2, 'Start');
    
    % Plot Goal Location
    plotTransforms([goalLoc, 0], eul2quat([0, 0, 0]))
    text(goalLoc(1), goalLoc(2), 2, 'Goal');
    
    % Plot Robot's XY locations
    plot(robotPose(:, 1), robotPose(:, 2), '-b')
    
    % Plot Robot's pose as it traverses the path
    quat = eul2quat(thetaEuler(k, :), 'xyz');
    plotTransforms(xyz(k,:), quat, 'MeshFilePath',...
        'groundvehicle.stl');
    
    pause(0.01)
    hold off;
end

Figure contains an axes. The axes with title Binary Occupancy Grid contains 16 objects of type patch, line, image, text.

© Copyright 2019-2020 The MathWorks, Inc.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте