vehicleCostmap
表示车辆周围规划空间的成本图
描述
的vehicleCostmap对象创建开销图，该开销图表示车辆周围的规划搜索空间。成本图包含环境信息，比如障碍物或车辆无法穿越的区域。方法中指定的膨胀半径对障碍物进行膨胀，以检查碰撞CollisionChecker财产。路径规划算法使用开销图，例如pathPlannerRRT，为车辆寻找无碰撞路径。
成本图存储为单元格的2-D网格，通常称为占用网格或入住率地图．成本图中的每个网格单元格都有一个范围为[0,1]的值，表示在该网格单元格中导航的成本。每个网格单元格的状态为免费的，被占领的,或未知的，由FreeThreshold而且OccupiedThreshold属性。
下图显示了包含样本成本和网格单元状态的成本图。
创建
语法
描述
costmap =车辆ostmap(使用矩阵中的成本值创建车辆成本图C）C．
costmap =车辆ostmap(从占用地图创建一个车辆成本图occMap）occMap．使用此语法需要导航工具箱™。
costmap =车辆ostmap(___“MapLocation”,指定在mapLocation）mapLocation成本图的左下角坐标。指定MapLocation, MapLocation在上述任何输入后，并在其中的任意顺序名称,值对参数。
costmap =车辆ostmap(___，使用名称,值）名称,值参数来指定FreeThreshold，OccupiedThreshold，CollisionChecker,CellSize属性。例如,vehicleCostmap (C ' CollisionChecker ccConfig)使用一个inflationCollisionChecker对象,ccConfig，以表示车辆形状并检查碰撞情况。创建对象后，可以更新除CellSize．
输入参数
属性
对象的功能
checkFree |
检查车辆成本图中无碰撞的姿势或点 |
checkOccupied |
查看车辆消耗图，查看被占用的姿势或点 |
getCosts |
在车辆成本图中获取电池的成本值 |
setcost |
在车辆成本图中设置电池的成本值 |
情节 |
绘制车辆成本图 |
例子
创建并填充一个车辆成本图
创建一个10 × 20米的成本图，将其划分为大小为0.5 × 0.5米的正方形单元格。为所有单元格指定默认成本值0.5。
mapWidth = 10;mapLength = 20;costVal = 0.5;cellSize = 0.5;costmap = vehicleCostmap(mapWidth,mapLength,costVal，“CellSize”cellSize)
FreeThreshold: 0.2000 OccupiedThreshold: 0.6500 CollisionChecker: [1x1 driving.costmap. properties]InflationCollisionChecker] CellSize: 0.5000 MapSize: [40 20] MapExtent: [0 10 0 20]
在成本图上标出一个障碍。显示成本图。
占位val = 0.9;xyPoint = [2,4];setcost (costmap xyPoint occupiedVal)情节(costmap)
在成本图上标出一个无障碍区域。再次显示成本图。
freeVal = 0.15;[X,Y] = meshgrid(3.5:cellSize:5,0.5:cellSize:1.5);setcost (costmap [X (:), Y (:)), freeVal)情节(costmap)
使用A-Star路径规划器规划路径
使用a *网格算法规划到停车位的最短车辆路径。然后对车辆施加非完整约束，并使用Hybrid A*算法重新规划路径。
创建占用图
加载一个停车场的成本图。创建一个occupancyMap(导航工具箱)对象使用costmap对象的属性。可视化占用地图。
数据=负载(“parkingLotCostmapReducedInflation.mat”）;costmapObj = data.parkingLotCostmapReducedInflation;分辨率= 1/costmapObj.CellSize;oMap = occuancymap (costmapObj.Costmap,resolution);的核心。FreeThreshold = costmapObj.FreeThreshold;的核心。占用阈值= costmapobj .占用阈值;显示(oMap)
使用A*网格规划器规划路径
使用占用地图创建一个plannerAStarGrid(导航工具箱)对象。
gridPlanner = plannerAStarGrid(oMap);
在世界坐标系中定义起始点和目标点。这个坐标框架的原点位于地图的左下角。
startPos = [11,10];goalPos = [31.5,18];
在世界坐标中规划从起点到目标点的路径。
path = plan(gridPlanner,startPos,goalPos，“世界”）;
方法可视化路径和已探索的节点显示对象的功能。
显示(gridPlanner)
使用混合A*规划器施加非完整约束并重新规划
创建一个状态验证器对象，用于使用冲突检查验证规划的路径。将占用映射分配给状态验证器对象。
validator = validatorOccupancyMap;验证器。Map = oMap;
初始化一个plannerHybridAStar(导航工具箱)对象使用状态验证器对象。通过指定最小转弯半径和运动基元长度来施加非完整约束MinTurningRadius而且MotionPrimitiveLength计划器的属性。
hybridPlanner = plannerHybridAStar(validator,MinTurningRadius=4,MotionPrimitiveLength=6);
定义车辆的起始和目标姿态为[X y)向量。x而且y位置单位为米，和θ指定以弧度为单位的方向角度。
startPose = [4 4 pi/2];%[米，米，弧度]goalPose = [45 27 -pi/2];
计划从开始姿势到目标姿势的路径。
refpath =计划(hybridPlanner,startPose,goalPose);
使用以下命令可视化路径显示对象的功能。
显示(hybridPlanner)
算法
为了简化车辆姿态是否发生碰撞的检查，vehicleCostmap膨胀障碍的大小。碰撞检查算法遵循以下步骤:
计算膨胀半径，以世界单位为单位，从车辆尺寸。默认的膨胀半径等于完全包围车辆所需的最小重叠圆圈集合的半径。圆的中心点位于车辆的纵轴上。增加圆圈的数量会降低膨胀半径，从而实现更精确的碰撞检查。
膨胀半径，一个中心 膨胀半径，三个中心 
将膨胀半径转换为多个网格单元格，R．的非整数值取整R到下一个最大的整数。
使用膨胀障碍的大小R．将充气区域内的所有单元标记为已占用。
图表以暗红色显示已占用的细胞。充气区域的细胞被涂成浅红色。黑色实线表示原始的膨胀半径。在左边的图表中，R是3。在右边的图表中，R是2。
膨胀网格单元，一个中心 膨胀网格单元，三个中心 
检查车辆中心点是否位于充气网格上。
如果任何中心点位于膨胀网格单元上，则车辆姿态为被占领的．的
checkOccupied函数返回真正的．一个占据的姿势并不一定意味着碰撞。例如，车辆可能位于膨胀的网格单元上，而不是实际占用的网格单元上。如果在膨胀的网格单元上没有中心点，并且每个包含中心点的单元的成本值小于
FreeThreshold，则飞行器姿态为免费的．的checkFree函数返回真正的．如果没有中心点位于膨胀的网格单元上，并且任何包含中心点的单元的成本值大于
FreeThreshold，则飞行器姿态为未知的．这两个checkFree而且checkOccupied返回假．
以下姿势被认为是碰撞，因为至少有一个中心点在充气区域上。
| 姿势为“碰撞，一个中心” | 三中心碰撞 |
|---|---|
|
|
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扩展功能
版本历史
在R2018a中引入
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