function feasible=feasiblePoint(point,map) feasible=true;
时间: 2023-09-12 11:08:07 浏览: 52
这段代码是在RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法中用于检查一个点是否可行。其中,point是待检查的点,map是地图。
首先,将点的可行性标志feasible初始化为true。然后,通过判断地图中该点的值是否为0或1,来确定该点是否可行。如果该点的值为0,则表示该点是障碍物,不可行;如果该点的值为1,则表示该点是自由空间,可行。
在RRT算法中,需要不断地检查新生成的节点和路径是否可行,以避免生成无效的节点和路径。通过检查一个点是否可行,可以有效地判断该点是否符合要求,并在算法搜索过程中及时排除不可行的节点和路径,提高搜索效率和搜索精度。
需要注意的是,地图中的值不一定只有0和1,还可能有其他的值,例如-1表示未知区域,2表示目标点等。在实际使用时,可以根据实际情况进行修改和适配。
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function feasible=feasiblePoint(point,map) feasible=true; %检查是否无碰撞点和内部地图 check if collission-free spot and inside maps if ~(point(1)>=1 && point(1)<=size(map,1) && point(2)>=1 && point(2)<=size(map,2) && map(point(1),point(2))==1) feasible=false; end
这段代码定义了一个函数 feasiblePoint,用于检查点是否在地图内部且没有碰撞。该函数接受一个点的坐标 point 和地图 map,返回一个布尔值,表示该点是否可行。首先,将 feasible 设置为 true,表示该点可行。然后,检查该点是否在地图内部,即 x 和 y 坐标是否都在地图的范围内,且该点所在的地图位置的值为 1,表示该点没有碰撞。如果该点不在地图内部或者与地图碰撞,则将 feasible 设置为 false。最后,返回 feasible 的值,表示该点是否可行。
function feasible=checkPath(n,newPos,map) feasible=true; dir=atan2(newPos(1)-n(1),newPos(2)-n(2)); for r=0:0.5:sqrt(sum((n-newPos).^2)) posCheck=n+r.*[sin(dir) cos(dir)]; if ~(feasiblePoint(ceil(posCheck),map) && feasiblePoint(floor(posCheck),map) && ... feasiblePoint([ceil(posCheck(1)) floor(posCheck(2))],map) && feasiblePoint([floor(posCheck(1)) ceil(posCheck(2))],map)) feasible=false;break; end if ~feasiblePoint(newPos,map), feasible=false; end end
这段代码是在RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法中用于检查路径的可行性。其中,n是当前节点的坐标,newPos是新节点的坐标,map是地图。
首先,将路径可行性标志feasible初始化为true。然后,通过atan2函数计算出新节点与当前节点的连线方向dir。接下来,通过循环逐步检查从当前节点到新节点之间的路径是否可行。在循环中,首先计算出当前检查点的坐标posCheck,其坐标沿着连线方向,从当前节点n出发,逐渐向新节点newPos移动。然后,通过feasiblePoint函数检查当前检查点posCheck是否可行。如果当前检查点不可行,则将路径可行性标志feasible设置为false,并跳出循环。最后,如果新节点newPos本身不可行,则将路径可行性标志feasible设置为false。
检查路径可行性是RRT算法中的一个重要步骤,它可以帮助算法避免生成无效的节点和路径,提高搜索效率和搜索精度。在检查路径可行性时,需要考虑地图障碍物的位置和形状,以及机器人的尺寸和形状等因素。