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plannerAStar

グラフベース A* パス プランナー

R2023a 以降

説明

plannerAStar オブジェクトは、グラフ オブジェクトから A* パス プランナーを作成します。この A* アルゴリズムでは、ノードの探索を効率的に誘導するために、ヒューリスティック関数を使用してグラフ内の最短パスを求めます。

作成

構文

planner = plannerAStar(graph)

planner = plannerAStar(___,Name=Value)

説明

planner = plannerAStar(graph) は、navGraph オブジェクト graph から plannerAStar オブジェクトを作成します。graph 入力は、Graph プロパティの値を設定します。

planner = plannerAStar(___,Name=Value) は、前述の構文の入力引数に加え、1 つ以上の名前と値の引数を使用してプロパティを設定します。HeuristicCostFcn および TieBreaker の各プロパティを名前と値の引数として指定できます。

プロパティ

Graph — プランニング環境のグラフ オブジェクト

navGraph オブジェクト

プランニング環境のグラフ オブジェクト。navGraph オブジェクトとして指定します。digraph オブジェクトを使用する場合は、先に navGraph オブジェクトに変換する必要があります。プランナーは navGraph オブジェクトのリンク (またはエッジ) の重みを使用してパスのコストを計算します。

HeuristicCostFcn — グラフ内の状態からゴールまでのヒューリスティック コスト関数

@nav.algs.distanceManhattan (既定値) | @nav.algs.distanceEuclidean | @nav.algs.distanceEuclideanSquared | カスタムのコスト関数ハンドル

グラフ内の状態からゴールまでのヒューリスティック コスト。事前定義されたコスト関数ハンドル @nav.algs.distanceManhattan、@nav.algs.distanceEuclidean、@nav.algs.distanceEuclideanSquared、またはカスタムのコスト関数ハンドルとして指定します。

コスト関数は N 行 S 列の 2 つの行列 state1 と state2 を受け入れなければなりません。ここで、N は状態の数、S は状態ベクトルの長さです。関数はヒューリスティック コストの N 要素の列ベクトル H を返さなければなりません。N が両方の入力で同じ場合、状態間のペアごとのコストが H に格納されます。それ以外の場合は、一方の行列が単一行でなければならず、その状態ともう一方の行列の各状態との間のコストが H に格納されます。最高のパフォーマンスを得るには、カスタム コスト関数をベクトル化します。

例: HeuristicCostFcn=@nav.algs.distanceEuclidean

例: HeuristicCostFcn=@(state1,state2)nav.algs.distanceManhattan(state1,state2,weight)

例: HeuristicCostFcn=@(state1,state2)sqrt(sum((state1-state2).^2,2))

データ型: function_handle

TieBreaker — タイブレーカー モードの切り替え

false または 0 (既定値) | true または 1

タイブレーカー モードの切り替え。logical 0 (false) または 1 (true) のいずれかとして指定します。TieBreaker プロパティを有効にすると、同じ長さのパスが複数ある場合に、A* パス プランナーはヒューリスティック コストの値を調整していずれかを選択します。

例: TieBreaker=true

データ型: logical

オブジェクト関数

plan	Find shortest path between two states in graph
copy	Create deep copy of A* path planner object

例

A* パス プランナーを使用したグラフ内の 2 つの状態間の最短パスの計画

クイーンズランドの道路ネットワークを読み込みます。

load("queenslandRoutes","places","routes")

navGraph オブジェクトの状態、リンク、重みを指定します。

states = places.utm;               % UTM coordinates of cities
names = places.name;               % Names of cities
links = [routes.start routes.end]; % Adjacent cities
weights = routes.time;             % Travel time between adjacent cities

navGraph オブジェクトを作成します。

graphObj = navGraph(states,links,Weight=weights, ...
                    Name=names);

グラフベース A* パス プランナーを作成します。

planner = plannerAStar(graphObj);

plannerAStar オブジェクトのディープ コピーを作成します。

planner2 = copy(planner)

planner2 = 
  plannerAStar with properties:

    HeuristicCostFcn: @nav.algs.distanceManhattan
          TieBreaker: 0
               Graph: [1×1 navGraph]

ヒューリスティック関数でゴールに到達するまでの推定時間を返すように指定します。

planner.HeuristicCostFcn = @(state1,state2) ...
    sum(abs(state1-state2),2)/100;

開始とゴールの都市を定義します。

start = "Hughenden";
goal = "Brisbane";

グラフベース A* アルゴリズムを使用して最短パスを求めます。

[pathOutput,solutionInfo] = plan(planner,start,goal);

結果を可視化します。

h = show(graphObj);
set(h,XData=graphObj.States.StateVector(:,1), ...
      YData=graphObj.States.StateVector(:,2))
pathStateIDs = solutionInfo.PathStateIDs;
highlight(h,pathStateIDs,EdgeColor="#EDB120",LineWidth=4)
highlight(h,pathStateIDs(1),NodeColor="#77AC30",MarkerSize=5)
highlight(h,pathStateIDs(end),NodeColor="#D95319",MarkerSize=5)

拡張機能

C/C++ コード生成

MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

使用上の注意および制限:

• コード生成ワークフローで HeuristicCostFcn を使用するには、このプロパティをオブジェクトの作成時に関数ハンドルに設定する必要があります。

• DynamicMemoryAllocation="off" はサポートされていません。

バージョン履歴

R2023a で導入

参考

オブジェクト

• navGraph | digraph

関数

• plan | copy