Plannerhybridastar.
Hybrid A * Path Planner
描述
混合A * PATH Planner对象在给定的2-D空间中为具有非完整约束的车辆产生平滑的路径。
笔记
混合A *规划员通过基于的运动原语和分析扩展来检查地图中的碰撞检查验证数据财产的财产StateValidator.目的。如果是验证数据属性设置为INF.，该对象基于状态验证器中指定的地图的小区大小插值。在将其分配给策划者之前将占用率造影膨胀，以解释车辆尺寸。
创建
描述
策划者= plannerhybridastar（验证器）验证器输入为A.Validatoroccupancemap.或者Validatorvehiclecostmap.目的。这验证器输入设置值的值StateValidator.财产。
策划者= plannerhybridastar（验证器那名称，价值）
特性
例子
使用混合动力的无障碍路径规划
通过使用Hybrid A *算法将车辆的无碰撞路径进行防撞路径。
创建并将映射创建并分配到状态验证程序
在停车场的车辆肋架中加载细胞的成本值。
加载Spainlotcostval.mat.％costval.
创建一个binaryoccupancymap.具有成本价值。
地图= Binaryoccupancap（Costval）;
创建一个用于碰撞检查的状态验证器对象。
Validator = Validatoroccupancymap;
将映射分配给状态Validator对象。
validator.map = map;
计划和可视化路径
初始化Plannerhybridastar.具有状态验证器对象的对象。指定MinturningRadius.和MotionPrimitiveLength.计划者的财产。
Planner = Plannerhybridastar（验证器，'minturningradius'，4，'motionPrimitiveLength'6）;
定义车辆的开始和目标姿势[x，y，theta] vectors。X和y指定米的位置，和θ.指定弧度中的方向角度。
血统= [6 10 pi / 2];％[米，米，弧度]守门= [90 54-pi / 2];
计划从开始构成到目标姿势的路径。
Refpath =计划（规划师，血统，守缩小）;
使用Show函数可视化路径。
展示（规划师）
参考
[1] Dolgov，Dmitri，Sebastian Thrun，Michael Montemerlo和James Diebel。自主驾驶路径规划中的实用搜索技术。美国人工智能协会，2008。
[2] Petereit，Janko，Thomas Emter，Christian W.Frey，Thomas Kopfstedt和Andreas Beutel。“将混合A *应用于非结构化室外环境路径规划的自主移动机器人。”Robotik 2012：7德国机器人会议。2012年，第1-6页。
扩展能力
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