途径
路径指标的信息
描述
的途径对象保存用于计算路径指标的信息。使用对象函数来基于一组姿势和相关地图环境计算平滑度，间隙和路径有效性。
创建
描述
pathmetricsobj.= pathmetrics (路径）navPath对象。状态验证器被假定为Validatoroccupancemap.对象。的路径的值路径财产。
pathmetricsobj.= pathmetrics (路径，验证器）navPath对象和关联的状态验证器，以检查路径有效性。的验证器的值StateValidator.财产。
属性
对象的功能
清除 |
最小路径间隙 |
ispathvalid. |
确定规划的路径是否没有障碍 |
显示 |
在地图环境中可视化路径度量 |
平滑 |
平滑的路径 |
例子
计算路径度量
基于一组位姿和相关的地图环境，计算规划路径的平滑度、间隙和有效性。
加载和分配映射到状态验证器
从示例地图创建一个占用地图，并设置地图分辨率。
负载exampleMaps.mat；％simplemap.mapResolution = 1;％细胞/仪表地图= occupancyMap (simpleMap mapResolution);
创建一个杜宾斯州空间。
statespace = stateSpaceDubins;
创建一个基于占用地图的状态验证器，在Dubins状态空间中存储参数和状态。
statevalidator = validatorOccupancyMap (statespace);
将映射分配给验证器。
statevalidator。地图=地图;
设置验证器的验证距离。
statevalidator。ValidationDistance = 0.01;
更新状态空间边界，使其与映射限制相同。
stationspace.statebounds = [map.xworldlimits; map.yworldlimits; [ - pi pi]];
计划路径
创建一个RRT*路径规划器并允许进一步优化。
Planner = PlannerRrtstar（SenationPace，StateValidator）;planner.continuaftergoalReached =真;
减少最大迭代次数并增加最大连接距离。
规划师..AxIterations = 2500;Planner.MaxConnectionDistance = 0.3;
为路径规范器定义开始和目标状态［x, y,θ］向量。x和y是笛卡尔坐标，然后呢θ为方向角。
start = [2.5,2.5,0];％[米，米，弧度]目标= [22.5,8.75,0];
计划一条从开始状态到目标状态的路径。plan函数返回navPath对象。
rng (100“旋风”）%可重复的结果[路径,solutionInfo] =计划(计划,开始,目标);
计算和可视化路径指标
创建路径度量对象。
pathMetricsObj = pathmetrics(路径,statevalidator);
检查路径有效性。结果是1（真实）如果计划的路径是免费的。0(假)表示无效路径。
isPathValid (pathMetricsObj)
ans =逻辑1
计算路径的最小间隙。
间隙(pathMetricsObj)
ans = 1
评估路径的平滑度。靠近的值0指示平坦的路径。直线路径返回值为0．
平滑(pathMetricsObj)
ans = 1.7453.
可视化路径的最小间隙。
显示(pathMetricsObj)传说('计划道路'，'最小清关'）
二维Costmap环境下的车辆路径规划与度量计算
使用RRT *算法通过停车场计划车辆路径。计算和可视化计划路径的平滑度，间隙和有效性。
加载和分配映射到状态验证器
加载一个停车场的成本地图。绘制成本图，查看停车场和车辆应该避免的充气区域。
负载parkingLotCostmap.mat；costmap =停车艇门;绘图（Costmap）Xlabel（'x（米）'）ylabel（'Y（米）'）
创建一个stateSpaceDubins目标，并增加最小图灵半径为4米。
statespace = stateSpaceDubins;statespace。MinTurningRadius = 4;%米
创建一个validatorVehicleCostmap对象使用创建的状态空间。
statevalidator = validatorVehicleCostmap (statespace);
将停车场成本图分配给状态验证器对象。
statevalidator.map = costmap;
计划路径
定义车辆的开始和目标姿势[x，y，θ.)向量。(x，y)位置以米为单位。方向角的世界单位θ.在度。
血统= [5,5,90];%[米，米，度]守门= [40,38,180];%[米，米，度]
使用一个pathplannerrrt.(自动驾驶工具箱)对象和对象计划(自动驾驶工具箱)从开始姿势到目标姿势来规划车辆路径的功能。
Planner = pathplannerrt（costmap）;Refpath =计划（规划师，血统，守缩小）;
沿路径每隔一米插入一次。将方向角从角度转换为弧度。
姿势=零（尺寸（Refpath.Pathsegments，2）+1,3）;姿势（1，:) = Refpath.Startpose;为i = 1：size（RefPath.PathSegments，2）姿势（i + 1，:) = Refpath.PatchSegments（i）.GoOlpose;结束姿势（:,3）= DEG2RAD（姿势（:,3））;
创建一个navPath对象使用的状态空间对象和指定的状态提出了．
路径= navPath (statespace,姿势);
计算和可视化路径指标
创建一个途径对象。
pathMetricsObj = pathmetrics(路径,statevalidator);
检查路径有效性。结果是1（真的)，如果所规划的路径没有障碍。0（假）表示无效路径。
isPathValid (pathMetricsObj)
ans =逻辑1
计算并可视化最小值清除路径。
间隙(pathMetricsObj)
ans = 0.5000
显示(pathMetricsObj)传说(“膨胀的领域”，'计划道路'，'最小清关'）Xlabel（'x（米）'）ylabel（'Y（米）'）
计算和可视化平滑路径。靠近的值0指示平坦的路径。直线路径返回值为0．
平滑(pathMetricsObj)
ans = 0.0842.
显示(pathMetricsObj'度量标准'，{“平滑”})(传说“膨胀的领域”，路径平滑的）Xlabel（'x（米）'）ylabel（'Y（米）'）
可视化每种状态的间隙。
显示(pathMetricsObj'度量标准'，{'不确定'})(传说“膨胀的领域”，'计划道路'，“清除路径状态”）Xlabel（'x（米）'）ylabel（'Y（米）'）
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