EraseMode プロパティを置き換える方法について

現在カルマフィルターを勉強しており、他の方のコードを参考にfastslamのコードを書こうと考えております 問題は、以下のコード内にあるEraseMode プロパティは2014年以降サポートされておらず、 調べたところ置き換える方法があるようなのですが、 元々EraseMode プロパティがどのように動作するのか書かれているものが見つけられないため、 どのように書き換えればよいのかわからず困っております。 以下のEraseMode部分がどのように動作し、どのように書き換えればよいか教えて頂けると幸いです。

以下コード

function data= fastslam1_sim(lm, wp)
  format compact
  path(path, '../')
  configfile;

    if SWITCH_PREDICT_NOISE==0, warning('Sampling from predict noise is necessary for FastSLAM 1.0 particle diversity'), end

    h= setup_animations(lm,wp);
    veh= [0 -WHEELBASE -WHEELBASE; 0 -1 1];
    plines=[];

    % initialisations
    particles= initialise_particles(NPARTICLES);
    xtrue= zeros(3,1);

    dt= DT_CONTROLS; % change in time between predicts
    dtsum= 0; % change in time since last observation
    ftag= 1:size(lm,2); % identifier for each landmark
    da_table= zeros(1,size(lm,2)); % data association table 
    iwp= 1; % index to first waypoint 
    G= 0; % initial steer angle

    if SWITCH_SEED_RANDOM ~= 0, rand('state',SWITCH_SEED_RANDOM), randn('state',SWITCH_SEED_RANDOM), end

    Qe= Q; Re= R;
    if SWITCH_INFLATE_NOISE==1, Qe= 2*Q; Re= 2*R; end

    if SWITCH_PROFILE, profile on -detail builtin, end

    % Main loop 
    while iwp ~= 0

        % Compute true data
        [G,iwp]= compute_steering(xtrue, wp, iwp, AT_WAYPOINT, G, RATEG, MAXG, dt);
        if iwp==0 & NUMBER_LOOPS > 1, iwp=1; NUMBER_LOOPS= NUMBER_LOOPS-1; end % path loopfs repeat
        xtrue= predict_true(xtrue, V,G, WHEELBASE,dt);

        % Add process noise
        [Vn,Gn]= add_control_noise(V,G,Q, SWITCH_CONTROL_NOISE);

        % Predict step
        for i=1:NPARTICLES
            particles(i)= predict (particles(i), Vn,Gn,Qe, WHEELBASE,dt, SWITCH_PREDICT_NOISE);
            if SWITCH_HEADING_KNOWN==1, particles(i).xf(3)= xtrue(3); end 
        end

        % Observe step
        dtsum= dtsum + dt;
        if dtsum >= DT_OBSERVE
            dtsum= 0;

            % Compute true data, then add noise
            [z,ftag_visible]= get_observations(xtrue, lm, ftag, MAX_RANGE);
            z= add_observation_noise(z,R, SWITCH_SENSOR_NOISE);
            if ~isempty(z), plines= make_laser_lines (z,xtrue); end

            % Compute (known) data associations
            Nf= size(particles(1).xf,2);
            [zf,idf,zn,da_table]= data_associate_known(z, ftag_visible, da_table, Nf);

            % Perform update
            for i=1:NPARTICLES
                if ~isempty(zf) % observe map features
                    w= compute_weight(particles(i), zf,idf, R); % w = p(z_k | x_k)
                    particles(i).w= particles(i).w * w;
                    particles(i)= feature_update(particles(i), zf, idf, R);
                end

                if ~isempty(zn) % observe new features, augment map
                    particles(i)= add_feature(particles(i), zn,R);
                end
            end

            particles= resample_particles(particles, NEFFECTIVE, SWITCH_RESAMPLE);            
        end

        % Plots
        do_plot(h, particles, xtrue, plines, veh);
    end

    if SWITCH_PROFILE, profile report, end

    data= particles;

    % 
    %

    function h= setup_animations(lm,wp)
    figure
    plot(lm(1,:),lm(2,:),'g*')
    hold on, axis equal
    plot(wp(1,:),wp(2,:), wp(1,:),wp(2,:),'ro')

    h.xt= patch(0,0,'g','erasemode','xor'); % vehicle true
    h.xm= patch(0,0,'r','erasemode','xor'); % mean vehicle estimate
    h.obs= plot(0,0,'y','erasemode','xor'); % observations
    h.xfp= plot(0,0,'r.','erasemode','background'); % estimated features (particle means)
    h.xvp= plot(0,0,'r.','erasemode','xor'); % estimated vehicle (particles)
    h.cov= plot(0,0,'erasemode','xor'); % covariances of max weight particle

    function do_plot(h, particles, xtrue, plines, veh)
    xvp = [particles.xv];
    xfp = [particles.xf];
    w = [particles.w]; 

    ii= find(w== max(w)); 
    xvmax= xvp(:,ii);

    xt= transformtoglobal(veh,xtrue);
    xm= transformtoglobal(veh,xvmax);
    set(h.xt, 'xdata', xt(1,:), 'ydata', xt(2,:))
    set(h.xm, 'xdata', xm(1,:), 'ydata', xm(2,:))
    set(h.xvp, 'xdata', xvp(1,:), 'ydata', xvp(2,:))
    if ~isempty(xfp), set(h.xfp, 'xdata', xfp(1,:), 'ydata', xfp(2,:)), end
    if ~isempty(plines), set(h.obs, 'xdata', plines(1,:), 'ydata', plines(2,:)), end
    pcov= make_covariance_ellipses(particles(ii(1)));
    if ~isempty(pcov), set(h.cov, 'xdata', pcov(1,:), 'ydata', pcov(2,:)); end

    drawnow

    function p= make_laser_lines (rb,xv)
    if isempty(rb), p=[]; return, end
    len= size(rb,2);
    lnes(1,:)= zeros(1,len)+ xv(1);
    lnes(2,:)= zeros(1,len)+ xv(2);
    lnes(3:4,:)= transformtoglobal([rb(1,:).*cos(rb(2,:)); rb(1,:).*sin(rb(2,:))], xv);
    p= line_plot_conversion (lnes);

    function p= initialise_particles(np)
    for i=1:np
        p(i).w= 1/np;
        p(i).xv= [0;0;0];
        p(i).xf= [];
        p(i).Pf= [];
    end

    function p= make_covariance_ellipses(particle)
    % part of plotting routines
    p= [];
    lenf= size(particle.xf,2);

    if lenf > 0
        N= 10;
        inc= 2*pi/N;
        phi= 0:inc:2*pi;
        circ= 2*[cos(phi); sin(phi)];

        xf= particle.xf;
        Pf= particle.Pf;
        p= zeros (2, lenf*(N+2));

        ctr= 1;
        for i=1:lenf
            ii= ctr:(ctr+N+1);
            p(:,ii)= make_ellipse(xf(:,i), Pf(:,:,i), circ);
            ctr= ctr+N+2;
        end
    end

    function p= make_ellipse(x,P,circ)
    % make a single 2-D ellipse 
    r= sqrtm_2by2(P);
    a= r*circ;
    p(2,:)= [a(2,:)+x(2) NaN];
    p(1,:)= [a(1,:)+x(1) NaN];

Answer 1

[michio]

http://jp.mathworks.com/help/releases/R2014b/matlab/ref/patch_props.html#EraseMode

R2014aでのEraseModeの挙動はこちらで確認できます。patchオブジェクトのドキュメンテーションページです。

こちらも参考にしてください。 EraseMode プロパティを置き換える方法

[Naoki Ishibashi]

EraseModeの挙動理解し書き換えられました。ありがとうございます。