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pathPlannerRRT
RRT* パス プランナーを構成
説明
pathPlannerRRT
オブジェクトは、最適な RRT* (Rapidly Exploring Random Tree) アルゴリズムに基づいて車両パス プランナーを構成します。RRT* パス プランナーは、ランダムな衝突のない姿勢から成る木を作成して、車両の周囲の環境を探索します。
pathPlannerRRT
オブジェクトを構成した後に、関数 plan
を使用して開始姿勢からゴールまでのパスを計画します。
作成
説明
planner = pathPlannerRRT(
は車両パスを計画するための costmap
)pathPlannerRRT
オブジェクトを返します。costmap
は、車両の周囲の環境を指定する vehicleCostmap
オブジェクトです。costmap
は Costmap
プロパティの値を設定します。
planner = pathPlannerRRT(
は、1 つ以上の名前と値のペア引数を使用して、パス プランナーのプロパティを設定します。たとえば、costmap
,Name,Value
)pathPlanner(costmap,'GoalBias',0.5)
は GoalBias
プロパティを確率 0.5 に設定します。プロパティ名はそれぞれ引用符で囲みます。
プロパティ
例
ヒント
プランナーのプロパティのいずれかを更新すると、計画されたパスは
pathPlannerRRT
からクリアされます。plot
を呼び出した場合、plan
を使用してパスが計画されるまで、コストマップのみが表示されます。パフォーマンスを向上させるために、
pathPlannerRRT
オブジェクトは近似最近傍探索を使用します。この探索手法では、sqrt(N)
ノードのみが検査されます。ここで、N
は探索するノード数です。正確な最近傍探索を使用するには、ApproximateSearch
プロパティをfalse
に設定します。Dubins および Reeds-Shepp 接続手法は運動学的に実行可能であると見なされ、慣性の効果は無視されます。これらの手法を利用したパス プランナーは、車輪力の慣性の効果が小さい低速環境に適しています。
参照
[1] Karaman, Sertac, and Emilio Frazzoli. "Optimal Kinodynamic Motion Planning Using Incremental Sampling-Based Methods." 49th IEEE Conference on Decision and Control (CDC). 2010.
[2] Shkel, Andrei M., and Vladimir Lumelsky. "Classification of the Dubins Set." Robotics and Autonomous Systems. Vol. 34, Number 4, 2001, pp. 179–202.
[3] Reeds, J. A., and L. A. Shepp. "Optimal paths for a car that goes both forwards and backwards." Pacific Journal of Mathematics. Vol. 145, Number 2, 1990, pp. 367–393.
拡張機能
バージョン履歴
R2018a で導入