optimizePathOptions
Créer des options d'optimisation pour la fonction optimisePath
Depuis R2022a
Description
Les options d'optimisation sont regroupées en quatre catégories :
Trajectory Parameters — Spécifiez le mouvement souhaité du robot tout au long du trajet.
Obstacle Parameters — Spécifiez les distances qui dictent l'influence de l'obstacle sur le chemin.
Solver Parameters — Spécifiez les options du solveur utilisé pour optimiser le chemin.
Weights — Spécifiez les pondérations de la fonction de coût.
Remarque
À un niveau très élevé, deux opérations principales se produisent dans la fonction optimizePath :
Path Adjustment — Augmenter (interpoler) ou diminuer (désinterpoler) les poses dans le chemin.
Optimization — Minimisez le coût du chemin en appelant le solveur (Levenberg – Marquardt).
La propriété NumIteration détermine combien de fois les étapes 1 et 2 seront exécutées dans une boucle. La propriété MaxSolverIteration détermine le nombre maximal d'itérations pour Levenberg-Marquardt à chaque fois qu'elle est invoquée à l'étape 2. Pour les valeurs par défaut, Path Adjustment et Optimization (invocation du solveur) se produiront quatre fois, et à chaque invocation, le solveur effectuera un maximum de 15 fois.
Création
Description
options = optimizePathOptionsoptimizePath .
Propriétés
Exemples
Environnement de configuration
Chargez une carte dans l'espace de travail.
map = load("exampleMaps.mat").complexMap;Créez une carte d'occupation binaire.
map = binaryOccupancyMap(map);
Créez un objet validateur d'état.
stateValidator = validatorOccupancyMap;
Attribuez la carte à l’objet validateur d’état.
stateValidator.Map = map;
Définissez la distance de validation pour le validateur.
stateValidator.ValidationDistance = 0.01;
Planifier le chemin
Initialisez l'objet plannerHybridAStar avec l'objet validateur d'état. Spécifiez la propriété MinTurningRadius du planificateur sur 2 mètres.
planner = plannerHybridAStar(stateValidator,MinTurningRadius=2);
Définissez les poses de départ et d'objectif sous forme de vecteurs [x y theta]. x et y précisent la position en mètres, et thêta précise l'angle d'orientation en radians.
start = [6 3 pi/2]; goal = [32 32 0];
Planifiez un chemin depuis la pose de départ jusqu'à la pose d'objectif.
path = plan(planner,start,goal); inpath = path.States;
Optimiser le chemin
Configurez les options d'optimisation.
options = optimizePathOptions
options =
optimizePathOptions
Trajectory Parameters
MaxPathStates: 200
ReferenceDeltaTime: 0.3000
MinTurningRadius: 1
MaxVelocity: 0.4000
MaxAngularVelocity: 0.3000
MaxAcceleration: 0.5000
MaxAngularAcceleration: 0.5000
Obstacle Parameters
ObstacleSafetyMargin: 0.5000
ObstacleCutOffDistance: 2.5000
ObstacleInclusionDistance: 0.7500
Solver Parameters
NumIteration: 4
MaxSolverIteration: 15
Weights
WeightTime: 10
WeightSmoothness: 1000
WeightMinTurningRadius: 10
WeightVelocity: 100
WeightAngularVelocity: 10
WeightAcceleration: 10
WeightAngularAcceleration: 10
WeightObstacles: 50
Définissez la valeur minimale du rayon de braquage comme dans le planificateur.
options.MinTurningRadius = 2;
Spécifiez le nombre maximum de poses autorisées dans le chemin optimisé.
options.MaxPathStates = size(inpath,1) * 3;
Maintenez une distance de sécurité de 0.75 mètres des obstacles.
options.ObstacleSafetyMargin = 0.75;
Optimisez le chemin généré par le planificateur.
optpath = optimizePath(inpath,map,options);
Visualiser
Visualisez le chemin d’entrée et le chemin optimisé dans la carte.
show(map) hold on quiver(inpath(:,1),inpath(:,2),cos(inpath(:,3)),sin(inpath(:,3)),0.1); quiver(optpath(:,1),optpath(:,2),cos(optpath(:,3)),sin(optpath(:,3)),0.1); legend("Input Path","Optimized Path")
![Figure contains an axes object. The axes object with title Binary Occupancy Grid, xlabel X [meters], ylabel Y [meters] contains 3 objects of type image, quiver. These objects represent Input Path, Optimized Path.](optimizeplannedpathexample_01_fr.png)
En savoir plus
Les paramètres d'obstacle ObstacleSafetyMargin, ObstacleInclusionDistance et ObstacleCutOffDistance déterminent quels obstacles sont pris en compte pour l'optimisation. Des obstacles éloignés entraîneraient des calculs inutiles et n’auraient pas d’impact sur l’optimisation du chemin.
La propriété ObstacleSafetyMargin précise une distance de sécurité à maintenir entre les poses du chemin et les obstacles. La propriété ObstacleCutOffDistance spécifie la distance du robot au-delà de laquelle tous les obstacles ne sont pas pris en compte lors de l'optimisation du chemin dans ce cas. La propriété ObstacleInclusionDistance spécifie la distance du robot à l'intérieur de laquelle tous les obstacles sont pris en compte tout en optimisant le chemin dans ce cas. L'optimiseur de chemin prend également en compte l'obstacle le plus proche à gauche et à droite du robot entre l'inclusion et la région de coupure.
Références
[1] Rosmann, Christoph, Frank Hoffmann, and Torsten Bertram. “Kinodynamic Trajectory Optimization and Control for Car-like Robots.” In 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 5681–86. Vancouver, BC: IEEE, 2017. https://doi.org/10.1109/IROS.2017.8206458.
Capacités étendues
Historique des versions
Introduit dans R2022a
