Ссылочная карта и фигуры

Загрузите набор двоичных сеток заполнения в качестве примера от exampleMaps, включая simpleMap, который использует этот пример.

load exampleMaps.mat

Создайте ссылочную бинарную карту заполнения с помощью simpleMap с разрешением 1. Покажите фигуре и сохраните указатель фигуры.

refMap = binaryOccupancyMap(simpleMap,1);
refFigure = figure('Name','SimpleMap');
show(refMap);

Создайте пустую карту тех же размерностей как выбранная карта с разрешением 10. Покажите фигуре и сохраните указатель фигуры. Заблокируйте оси в размере карты.

[mapdimx,mapdimy] = size(simpleMap);
map = binaryOccupancyMap(mapdimy,mapdimx,10);
mapFigure = figure('Name','Unknown Map');
show(map);

Инициализируйте модель движения и контроллер

Создайте дифференциальный диск кинематическая модель движения. Модель движения представляет движение симулированного робота с дифференциальным приводом. Эта модель берет левые и правые скорости колес или линейный и скорости вращения для заголовка робота. В данном примере используйте скорость транспортного средства и направляющийся уровень для VehicleInputs.

diffDrive = differentialDriveKinematics("VehicleInputs","VehicleSpeedHeadingRate");

Создайте чистый контроллер преследования. Этот контроллер генерирует скоростные входные параметры для симулированного робота, чтобы следовать за желаемым путем. Установите свою желаемую линейную скорость и максимальную скорость вращения, заданную в метрах в секунду и радианах в секунду соответственно.

controller = controllerPurePursuit('DesiredLinearVelocity',2,'MaxAngularVelocity',3);

Настройте датчик области значений

Создайте датчик с макс. областью значений 10 метров. Этот датчик симулирует показания области значений на основе данного положения и карты. Ссылочная карта используется с этим датчиком области значений, чтобы симулировать собирающиеся показания датчика в неизвестной среде.

sensor = rangeSensor;
sensor.Range = [0,10];

Создайте запланированный путь

Создайте путь, чтобы проехать карта для сбора показаний датчика области значений.

path = [4 6; 6.5 12.5; 4 22; 12 14; 22 22; 16 12; 20 10; 14 6; 22 3];

Постройте путь на ссылочной фигуре карты.

figure(refFigure);
hold on
plot(path(:,1),path(:,2), 'o-');
hold off

Установите путь как waypoints чистого контроллера преследования.

controller.Waypoints = path;

Следуйте за путем и сопоставьте среду

Установите начальное положение и итоговую цель, основанную на местоположении на пути. Создайте глобальные переменные для хранения текущего положения и индекса для отслеживания итераций.

initPose = [path(1,1) path(1,2), pi/2];
goal = [path(end,1) path(end,2)]';
poses(:,1) = initPose';

Используйте обеспеченную функцию помощника exampleHelperDiffDriveControl. Функция помощника содержит основной цикл для навигации путь, получая показания области значений, и сопоставляя среду.

exampleHelperDiffDriveControl функция имеет следующий рабочий процесс:

Необходимо видеть, что робот управляет вокруг пустой карты и заполняет стены, когда датчик области значений обнаруживает их.

exampleHelperDiffDriveCtrl(diffDrive,controller,initPose,goal,refMap,map,refFigure,mapFigure,sensor)

Goal position reached

Дифференциальная функция управления накопителями

exampleHelperDiffDriveControl функция имеет следующий рабочий процесс:

function exampleHelperDiffDriveControl(diffDrive,ppControl,initPose,goal,map1,map2,fig1,fig2,lidar)
sampleTime = 0.05;             % Sample time [s]
t = 0:sampleTime:100;         % Time array
poses = zeros(3,numel(t));    % Pose matrix
poses(:,1) = initPose';

% Set iteration rate
r = rateControl(1/sampleTime);

% Get the axes from the figures
ax1 = fig1.CurrentAxes;
ax2 = fig2.CurrentAxes;

    for idx = 1:numel(t)
        position = poses(:,idx)';
        currPose = position(1:2);
        
        % End if pathfollowing is vehicle has reached goal position within tolerance of 0.2m
        dist = norm(goal'-currPose);
        if (dist < .2)
            disp("Goal position reached")
            break;
        end
        
        % Update map by taking sensor measurements
        figure(2)
        [ranges, angles] = lidar(position, map1);
        scan = lidarScan(ranges,angles);
        validScan = removeInvalidData(scan,'RangeLimits',[0,lidar.Range(2)]);
        insertRay(map2,position,validScan,lidar.Range(2));
        show(map2);
        
        % Run the Pure Pursuit controller and convert output to wheel speeds
        [vRef,wRef] = ppControl(poses(:,idx));
    
        % Perform forward discrete integration step
        vel = derivative(diffDrive, poses(:,idx), [vRef wRef]);
        poses(:,idx+1) = poses(:,idx) + vel*sampleTime; 
    
    
        % Update visualization
        plotTrvec = [poses(1:2, idx+1); 0];
        plotRot = axang2quat([0 0 1 poses(3, idx+1)]);
        
        % Delete image of the last robot to prevent displaying multiple robots
        if idx > 1
           items = get(ax1, 'Children');
           delete(items(1)); 
        end
    
        %plot robot onto known map
        plotTransforms(plotTrvec', plotRot, 'MeshFilePath', 'groundvehicle.stl', 'View', '2D', 'FrameSize', 1, 'Parent', ax1);
        %plot robot on new map
        plotTransforms(plotTrvec', plotRot, 'MeshFilePath', 'groundvehicle.stl', 'View', '2D', 'FrameSize', 1, 'Parent', ax2);
    
        % waiting to iterate at the proper rate
        waitfor(r);
    end
end