trajectoryOptimalFrenet
Encuentre la trayectoria óptima a lo largo de la ruta de referencia
Descripción
El objeto trajectoryOptimalFrenet es un planificador de rutas que muestrea y evalúa trayectorias locales en función de una ruta de referencia. El planificador genera un conjunto de estados terminales basados en la ruta de referencia y otros parámetros del objeto. Luego, el planificador conecta el estado con cada estado terminal utilizando polinomios de cuarto o quinto orden. Para elegir una ruta óptima, las trayectorias muestreadas se evalúan en cuanto a viabilidad cinemática, colisión y coste.
Creación
Descripción
trajectoryOptimalFrenet( crea un objeto refPath,validator)trajectoryOptimalFrenet con ruta de referencia, refPath, en forma de una matriz n por 2 de puntos de referencia [x y] y un validador de estado, validator, especificado como un objeto validatorOccupancyMap.
establece propiedades adicionales utilizando uno o más pares nombre-valor en cualquier orden.planner = trajectoryOptimalFrenet(___,Name,Value)
Argumentos de entrada
Propiedades
Funciones del objeto
cart2frenet | Convertir estados cartesianos a estados de Frenet |
copy | Crear copia profunda del objeto |
frenet2cart | Convertir estados de Frenet a estados cartesianos |
plan | Planificar la trayectoria óptima |
show | Visualizar trayectorias |
Ejemplos
Limitaciones
Las autointersecciones en la ruta de referencia pueden provocar comportamientos inesperados.
El planificador no admite la marcha atrás.
La orientación inicial para la planificación debe estar dentro de
-pi/2ypi/2de la ruta de referencia.Limite el número de TerminalStates para aplicaciones en tiempo real ya que la complejidad computacional crece con él.
Más acerca de
Referencias
[1] Werling, Moritz, Julius Ziegler, Sören Kammel, and Sebastian Thrun. "Optimal Trajectory Generation for Dynamic Street Scenarios in a Frenet Frame." 2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation. 2010, pp. 987–993.
[2] Bertolazzi, Enrico, and Marco Frego. “Fast and Accurate Clothoid Fitting.” Mathematical Methods in the Applied Sciences 38, no. 5 (March 30, 2015): 881–97. https://doi.org/10.1002/mma.3114.
Capacidades ampliadas
Historial de versiones
Introducido en R2019b
Consulte también
validatorOccupancyMap | nav.StateValidator | plannerHybridAStar
![Figure contains an axes object. The axes object with title Binary Occupancy Grid, xlabel X [meters], ylabel Y [meters] contains 5 objects of type image, line, patch. One or more of the lines displays its values using only markers These objects represent Waypoints, Reference Path, Optimal Trajectory.](../../examples/nav/win64/OptimalTrajectoryPlanningInTheFrenetSpaceExample_01.png)
![Figure contains an axes object. The axes object with title Binary Occupancy Grid, xlabel X [meters], ylabel Y [meters] contains 6 objects of type image, line, patch. One or more of the lines displays its values using only markers These objects represent Waypoints, Reference Path, Optimal Trajectory, Lane Boundaries.](../../examples/nav/win64/PartitionLongitudinalTerminalStatesTrajectoryGenerationExample_01.png)