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plannerControlRRT

Planificateur RRT basé sur le contrôle

Depuis R2021b

Description

L'objet plannerControlRRT est un planificateur d'arbre aléatoire à exploration rapide (RRT) pour résoudre des problèmes de planification cinématique et dynamique (kinodynamique) à l'aide de contrôles. L'algorithme RRT est une routine de planification de mouvement basée sur un arbre qui développe progressivement un arbre de recherche. Dans les planificateurs cinématiques, l'arbre se développe en échantillonnant aléatoirement les états dans l'espace de configuration du système, puis tente de propager le nœud le plus proche vers cet état. Le propagateur d'état échantillonne les commandes permettant d'atteindre l'état sur la base du modèle cinématique et des politiques de commande. Au fur et à mesure que l'arborescence ajoute des nœuds, les états échantillonnés s'étendent sur l'espace de recherche et connectent finalement les états de départ et d'objectif.

Voici les étapes de l'algorithme RRT basé sur le contrôle :

• Le planificateur, plannerControlRRT, demande un état à l'espace d'état.

• Le planificateur trouve l'état le plus proche dans l'arborescence de recherche en fonction du coût.

• Le propagateur d'état, mobileRobotPropagator, échantillonne les commandes de contrôle et les durées à propager vers l'état cible.

• Le propagateur d'état se propage vers l'état cible.

• Si le propagateur renvoie une trajectoire valide vers l'état, ajoutez l'état à l'arborescence.

• "Facultatif": Tentative d'orienter la trajectoire vers l'objectif final en fonction des propriétés NumGoalExtension et GoalBias .

• Continuez la recherche jusqu'à ce que l'arborescence de recherche atteigne l'objectif ou satisfasse à d'autres critères de sortie.

L'avantage d'un planificateur kinodynamique comme plannerControlRRT est qu'il est garanti de renvoyer une séquence d'états, de commandes et de références qui comprennent un chemin cinématiquement ou dynamiquement réalisable. L'inconvénient d'un planificateur kinodynamique est que les propagations cinématiques ne peuvent garantir que les nouveaux états sont exactement égaux aux états cibles à moins qu'il n'existe une représentation analytique d'une séquence de commandes qui pilotent le système entre deux configurations avec une erreur résiduelle nulle. Cela signifie que les planificateurs kinodynamiques sont généralement asymptotiquement complets et garantissent la faisabilité cinématique, mais ne peuvent souvent pas garantir l'optimalité asymptotique.

Création

Syntaxe

controlPlanner = plannerControlRRT(propagator)

controlPlanner = plannerControlRRT(propagator,Name=Value)

Description

controlPlanner = plannerControlRRT(propagator) crée un planificateur RRT kinodynamique à partir d'un objet propagateur d'état et définit la propriété StatePropagator .

controlPlanner = plannerControlRRT(propagator,Name=Value) spécifie des propriétés supplémentaires à l'aide d'arguments nom-valeur. Par exemple, plannerControlRRT(propagator,ContinueAfterGoalReached=1) continue de rechercher des chemins alternatifs une fois que l'arbre a atteint l'objectif.

Propriétés

StatePropagator — Propagateur d'état

Objet mobileRobotPropagator (par défaut) | objet de la sous-classe de nav.StatePropagator

Propagateur d'état de robot mobile, spécifié comme un objet mobileRobotPropagator ou un objet d'une sous-classe de nav.StatePropagator.

ContinueAfterGoalReached — Optimisation après avoir atteint l'objectif

false ou 0 (par défaut) | true ou 1

Optimisation après avoir atteint l'objectif, spécifié comme un 0 (false) ou 1 (true). S'il est spécifié comme vrai, le planificateur continue de rechercher des chemins alternatifs après avoir atteint l'objectif. Le planificateur se termine quelle que soit la valeur de cette propriété s'il atteint le nombre maximum d'itérations ou le nombre maximum de nœuds d'arborescence.

Types de données : logical

MaxPlanningTime — Temps maximum accordé pour la planification

Inf (par défaut) | scalaire positif en secondes

Temps maximum autorisé pour la planification, spécifié sous forme d'un scalaire positif en secondes.

Types de données : single | double

MaxNumTreeNodes — Nombre maximum de nœuds dans l'arborescence de recherche

1e4 (par défaut) | entier positif

Nombre maximum de nœuds dans l'arborescence de recherche, à l'exclusion du nœud racine, spécifié sous la forme d'un entier positif.

Types de données : single | double

MaxNumIteration — Nombre maximum d'itérations

1e4 (par défaut) | entier positif

Nombre maximum d'itérations, spécifié sous forme d'entier positif.

Types de données : single | double

NumGoalExtension — Nombre de fois à propager vers l'objectif

1 (par défaut) | entier positif

Le nombre maximum de fois que le planificateur peut se propager vers l'objectif, spécifié sous la forme d'un entier positif. Après avoir ajouté avec succès un nouveau nœud à l'arborescence, le planificateur tente de propager le nouveau nœud vers l'objectif en utilisant la fonction objet propagateWhileValid du propagateur d'état. Le planificateur continue de se propager jusqu'à ce que la fonction renvoie un vecteur d'état vide indiquant qu'aucun contrôle valide n'est trouvé, que le planificateur atteint l'objectif ou que la fonction a été appelée NumGoalExtension fois.

Pour désactiver ce comportement, définissez la propriété sur 0. La désactivation de ce comportement entraînera une propagation aléatoire plutôt que vers l'objectif.

Types de données : single | double

GoalBias — Probabilité de choisir l'état objectif lors de l'échantillonnage de l'état

0.1 (par défaut) | scalaire réel dans la plage [0, 1]

Probabilité de choisir l'état objectif lors de l'échantillonnage d'état, spécifiée comme un scalaire réel dans la plage [0, 1]. Cette propriété détermine la probabilité que le planificateur choisisse l'état objectif réel lors de la sélection aléatoire d'états dans l'espace d'états. Vous pouvez commencer par définir la probabilité sur une petite valeur, telle que 0.05.

Types de données : single | double

GoalReachedFcn — Fonction de rappel pour déterminer si l'objectif est atteint

@plannerControlRRT.GoalReachedDefault | poignée de fonction

Fonction de rappel pour déterminer si l'objectif est atteint, spécifiée comme handle de fonction. Vous pouvez créer votre propre fonction d'objectif atteint. La fonction doit suivre cette syntaxe :

 isReached = myGoalReachedFcn(planner,currentState,goalState)

où:

• planner — est l'objet de planificateur créé, spécifié comme objet plannerControlRRT .

• currentState — est l'état actuel, spécifié comme un vecteur réel d'élément s. s est le nombre de variables d'état dans l'espace d'état.

• goalState — est l'état objectif, spécifié comme un vecteur réel d'élément s. s est le nombre de variables d'état dans l'espace d'état.

• isReached — est un booléen qui indique si l'état actuel a atteint l'état objectif, renvoyé sous la forme true ou false.

Types de données : function handle

Fonctions d'objet

plan	Planifier un chemin cinématiquement réalisable entre deux états
copy	Crée une copie complète de l'objet du planificateur

Exemples

Planifier un chemin kinodynamique avec commandes pour robot mobile

Planifiez des trajectoires de contrôle pour un modèle cinématique de vélo avec l'objet mobileRobotPropagator . Spécifiez une carte pour l'environnement, définissez des limites d'état et définissez un emplacement de départ et un emplacement objectif. Planifiez un chemin à l'aide de l'algorithme RRT basé sur le contrôle, qui utilise un propagateur d'état pour planifier le mouvement et les commandes de contrôle requises.

Définir les paramètres d'état et de propagateur d'état

Chargez une matrice de carte ternaire et créez un objet occupancyMap . Créez le propagateur d'état à l'aide de la carte. Par défaut, le propagateur d'état utilise un modèle cinématique de vélo.

load('exampleMaps','ternaryMap')
map = occupancyMap(ternaryMap,10);

propagator = mobileRobotPropagator(Environment=map); % Bicycle model

Définissez les limites d'état sur l'espace d'état en fonction des limites du monde cartographique.

propagator.StateSpace.StateBounds(1:2,:) = ...
                    [map.XWorldLimits; map.YWorldLimits];

Planifier le chemin

Créez le planificateur de chemin à partir du propagateur d'état.

planner = plannerControlRRT(propagator);

Spécifiez les états de départ et d’objectif.

start = [10 15 0];
goal  = [40 30 0];

Planifiez un chemin entre les États. Pour des résultats reproductibles, réinitialisez le générateur de nombres aléatoires avant de planifier. La fonction plan génère un objet navPathControl , qui contient les états, les commandes de contrôle et les durées.

rng("default")
path = plan(planner,start,goal)

path = 
  navPathControl with properties:

    StatePropagator: [1x1 mobileRobotPropagator]
             States: [192x3 double]
           Controls: [191x2 double]
          Durations: [191x1 double]
       TargetStates: [191x3 double]
          NumStates: 192
        NumSegments: 191

Visualisez les résultats

Visualisez la carte et tracez les états du chemin.

show(map)
hold on
plot(start(1),start(2),"rx")
plot(goal(1),goal(2),"go")
plot(path.States(:,1),path.States(:,2),"b")
hold off

Affichez les entrées de contrôle [v psi] de la vitesse d'avancement et de l'angle de braquage.

plot(path.Controls)
ylim([-1 1])
legend(["Velocity (m/s)","Steering Angle (rad)"])

Références

[1] S.M. Lavalle, J.J. Kuffner, "Randomized kinodynamic planning", International Journal of Robotics Research, vol. 20, no. 5, pp. 378-400, May 2001

[2] Kavraki, L. and S. LaValle. "Chapter 5 Motion Planning", 1st ed., B. Siciliano et O. Khatib, Ed. New York: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2008, pp. 109-131.

Capacités étendues

Génération de code C/C++
Générez du code C et C++ avec MATLAB® Coder™.

Historique des versions

Introduit dans R2021b

Voir aussi

Objets

• plannerAStarGrid | plannerBiRRT | plannerHybridAStar | plannerRRT | plannerRRTStar

Fonctions

• plan | copy

Rubriques

• Reverse-Capable Motion Planning for Tractor-Trailer Model Using plannerControlRRT