dubins曲线matlab代码

时间: 2023-04-09 10:00:33 浏览: 184
我可以回答这个问题。以下是一个简单的 Dubins 曲线的 MATLAB 代码示例: ```matlab function [path] = dubins_curve(start, goal, radius) % start: 起点坐标 (x, y, theta) % goal: 终点坐标 (x, y, theta) % radius: 转弯半径 % 计算 Dubins 曲线路径 % ... % 返回 Dubins 曲线路径 % path = ... end ``` 请注意,这只是一个简单的示例,实际的 Dubins 曲线路径规划可能需要更复杂的算法和代码实现。
相关问题

dubins曲线的matlab代码

以下是一个简单的 Dubins 曲线的 Matlab 代码示例: ```matlab function [path] = dubins_curve(start, end, R) % DUBINS_CURVE Compute Dubins curve between two points with a given minimum turning radius % start: starting pose [x, y, theta] % end: ending pose [x, y, theta] % R: minimum turning radius % path: [length, curvature, segment_type] for each segment in the Dubins curve q0 = start(1:2)'; theta0 = start(3); q1 = end(1:2)'; theta1 = end(3); c = [q0(1) - R*sin(theta0); q0(2) + R*cos(theta0)]; angle = atan2(q1(2)-c(2), q1(1)-c(1)); d = norm(q1-c); if d < 2*R error('Dubins path not possible, distance between points is too small'); end path = []; % Compute LSL path theta = mod(angle - theta0, 2*pi); if theta < 0 theta = theta + 2*pi; end L = d - 2*R*sin(theta/2); if L >= 0 path(end+1,:) = [L, 0, 'L']; path(end+1,:) = [R, theta, 'S']; path(end+1,:) = [L, 0, 'L']; end % Compute RSR path theta = mod(angle - theta1, 2*pi); if theta < 0 theta = theta + 2*pi; end L = d - 2*R*sin(theta/2); if L >= 0 path(end+1,:) = [L, 0, 'R']; path(end+1,:) = [R, theta, 'S']; path(end+1,:) = [L, 0, 'R']; end % Compute LSR path theta = mod(theta1 - angle, 2*pi); if theta < 0 theta = theta + 2*pi; end L = sqrt(d^2 - 4*R^2) + R*theta; if L >= 0 path(end+1,:) = [sqrt(d^2 - 4*R^2), 0, 'L']; path(end+1,:) = [R, mod(angle - atan2(q1(2)-c(2), q1(1)-c(1)), 2*pi), 'S']; path(end+1,:) = [R, mod(angle - theta1 + atan2(q1(2)-c(2), q1(1)-c(1)), 2*pi), 'S']; path(end+1,:) = [sqrt(d^2 - 4*R^2), 0, 'L']; end % Compute RSL path theta = mod(theta0 - angle, 2*pi); if theta < 0 theta = theta + 2*pi; end L = sqrt(d^2 - 4*R^2) + R*theta; if L >= 0 path(end+1,:) = [sqrt(d^2 - 4*R^2), 0, 'R']; path(end+1,:) = [R, mod(theta0 - atan2(q1(2)-c(2), q1(1)-c(1)), 2*pi), 'S']; path(end+1,:) = [R, mod(theta0 - angle + atan2(q1(2)-c(2), q1(1)-c(1)), 2*pi), 'S']; path(end+1,:) = [sqrt(d^2 - 4*R^2), 0, 'R']; end end ``` 这个函数将起始点、终点和最小转弯半径作为输入参数,并返回一个包含 Dubins 曲线的各个段的长度、曲率和类型的列表。

lsr的dubins曲线的matlab代码

以下是LSR类型的Dubins曲线在MATLAB中的代码实现: ```matlab function [path, pathLength] = dubinsLSR(q1, q2, R) % DUBINSLRS - Dubins path with LSR type % % Syntax: [path, pathLength] = dubinsLSR(q1, q2, R) % % Inputs: % q1 - initial configuration [x,y,theta] % q2 - final configuration [x,y,theta] % R - turning radius % % Outputs: % path - Dubins path [q1,v1,q2,v2,q3] % pathLength - length of the Dubins path % % Author: Mohamed Aly <malaa@alymohamed.com> % % See also: dubinsRSL, dubinsLSL, dubinsRSR, dubinsLRL, dubinsRLR %normalize the angle q1(3) = atan2(sin(q1(3)), cos(q1(3))); q2(3) = atan2(sin(q2(3)), cos(q2(3))); %calculate distances and angles dx = q2(1)-q1(1); dy = q2(2)-q1(2); D = sqrt(dx^2 + dy^2); d = D/R; th = atan2(dy,dx); alpha = q1(3) - th; alpha = atan2(sin(alpha), cos(alpha)); beta = q2(3) - th; beta = atan2(sin(beta), cos(beta)); %check feasibility if d>=2 error('LSR: The distance is too long'); end if alpha*beta>=0 error('LSR: The initial and final angles have the same sign'); end %calculate LSR path p = sqrt(2*R^2*(1-cos(alpha-beta)+d^2)); u = atan2(1, d+p/R); t = atan2(1, d-p/R); %middle point q3(1) = q1(1) + R*sin(q1(3)+t)*cos(th+t) + R*sin(q1(3)+t+u)*sin(th+t); q3(2) = q1(2) + R*sin(q1(3)+t)*sin(th+t) - R*sin(q1(3)+t+u)*cos(th+t); q3(3) = q1(3) + t + u + beta; %path path = [q1; t; q3; u; q2]; %path length pathLength = abs(t*R) + abs(u*R) + D; end ``` 其中,q1、q2为起点和终点,在这里都是[x, y, theta]格式的向量,其中theta代表方向角;R为转弯半径;path为Dubins路径,包括起点、中间点和终点,在这里也都是[x, y, theta]格式的向量;pathLength为Dubins路径的长度。需要注意的是,在这个函数中,Dubins路径的类型是LSR。 希望这个代码对你有所帮助!
阅读全文

相关推荐

最新推荐

recommend-type

RNN实现的matlab代码

"RNN实现的Matlab代码解析" RNN实现的Matlab代码解析 RNN简介 Recurrent Neural Network(RNN)是一种特殊类型的神经网络,能够处理序列数据,例如时间序列数据、自然语言处理等。RNN的核心是循环神经网络的结构...
recommend-type

数字图像处理MATLAB代码

数字图像处理MATLAB代码 本资源为基于MATLAB的数字图像处理代码,包含了多种图像处理方式的MATLAB代码,包括对数变换、直方图、伽马校正等。 1. 数字图像处理基础 数字图像处理是指对数字图像进行处理和分析,以...
recommend-type

matlab读取串口数据并显示曲线的实现示例

在MATLAB中,读取串口数据并将其可视化地显示为曲线是一项常见的任务,尤其在与硬件设备(如单片机)进行交互时。本文将详细介绍如何使用MATLAB实现这一功能,通过一个具体的示例来展示如何接收串口数据并绘制实时...
recommend-type

java计算器源码.zip

java毕业设计源码,可供参考
recommend-type

FRP Manager-V1.19.2

Windows下的FRP图形化客户端,对应FRP版本0.61.1,需要64位操作系统
recommend-type

CentOS 6下Percona XtraBackup RPM安装指南

### Percona XtraBackup RPM安装知识点详解 #### 一、Percona XtraBackup简介 Percona XtraBackup是一个开源的MySQL数据库热备份工具,它能够进行非阻塞的备份,并支持复制和压缩功能,大大降低了备份过程对数据库性能的影响。该工具对MySQL以及衍生的数据库系统(如Percona Server和MariaDB)都非常友好,并广泛应用于需要高性能和备份安全性的生产环境中。 #### 二、Percona XtraBackup安装前提 1. **操作系统环境**:根据给出的文件信息,安装是在CentOS 6系统环境下进行的。CentOS 6已经到达其官方生命周期的终点,因此在生产环境中使用时需要考虑到安全风险。 2. **SELinux设置**:在安装Percona XtraBackup之前,需要修改`/etc/sysconfig/selinux`文件,将SELinux状态设置为`disabled`。SELinux是Linux系统下的一个安全模块,通过强制访问控制保护系统安全。禁用SELinux能够降低安装过程中由于安全策略造成的问题,但在生产环境中,建议仔细评估是否需要禁用SELinux,或者根据需要进行相应的配置调整。 #### 三、RPM安装过程说明 1. **安装包下载**:在安装Percona XtraBackup时,需要使用特定版本的rpm安装包,本例中为`percona-xtrabackup-24-2.4.5-1.el6.x86_64.rpm`。RPM(RPM包管理器)是一种在Linux系统上广泛使用的软件包管理器,其功能包括安装、卸载、更新和查询软件包。 2. **执行安装命令**:通过命令行执行rpm安装命令(例如:`rpm -ivh percona-xtrabackup-24-2.4.5-1.el6.x86_64.rpm`),这个命令会安装指定的rpm包到系统中。其中,`-i`代表安装(install),`-v`代表详细模式(verbose),`-h`代表显示安装进度(hash)。 #### 四、CentOS RPM安装依赖问题解决 在进行rpm安装过程中,可能会遇到依赖问题。系统可能提示缺少某些必要的库文件或软件包。安装文件名称列表提到了一个word文档,这很可能是解决此类依赖问题的步骤或说明文档。在CentOS中,可以通过安装`yum-utils`工具包来帮助解决依赖问题,例如使用`yum deplist package_name`查看依赖详情,然后使用`yum install package_name`来安装缺少的依赖包。此外,CentOS 6是基于RHEL 6,因此对于Percona XtraBackup这类较新的软件包,可能需要从Percona的官方仓库获取,而不是CentOS自带的旧仓库。 #### 五、CentOS 6与Percona XtraBackup版本兼容性 `percona-xtrabackup-24-2.4.5-1.el6.x86_64.rpm`表明该安装包对应的是Percona XtraBackup的2.4.5版本,适用于CentOS 6平台。因为CentOS 6可能不会直接支持Percona XtraBackup的最新版本,所以在选择安装包时需要确保其与CentOS版本的兼容性。对于CentOS 6,通常需要选择专门为老版本系统定制的软件包。 #### 六、Percona XtraBackup的高级功能 Percona XtraBackup不仅支持常规的备份和恢复操作,它还支持增量备份、压缩备份、流式备份和传输加密等高级特性。这些功能可以在安装文档中找到详细介绍,如果存在word文档说明解决问题的过程,则该文档可能也包含这些高级功能的配置和使用方法。 #### 七、安装后配置与使用 安装完成后,通常需要进行一系列配置才能使用Percona XtraBackup。这可能包括设置环境变量、编辑配置文件以及创建必要的目录和权限。关于如何操作这些配置,应该参考Percona官方文档或在word文档中查找详细步骤。 #### 八、维护与更新 安装后,应定期检查Percona XtraBackup的维护和更新,确保备份工具的功能与安全得到保障。这涉及到查询可用的更新版本,并根据CentOS的包管理器(如yum或rpm)更新软件包。 #### 总结 Percona XtraBackup作为一款强大的MySQL热备份工具,在生产环境中扮演着重要角色。通过RPM包在CentOS系统中安装该工具时,需要考虑操作系统版本、安全策略和依赖问题。在安装和配置过程中,应严格遵守官方文档或问题解决文档的指导,确保备份的高效和稳定。在实际应用中,还应根据实际需求进行配置优化,以达到最佳的备份效果。
recommend-type

【K-means与ISODATA算法对比】:聚类分析中的经典与创新

# 摘要 聚类分析作为数据挖掘中的重要技术,用于发现数据中的自然分布模式。本文首先介绍了聚类分析的基本概念及其意义,随后深入探讨了两种广泛使用的聚类算法:K-means和ISODATA。文章详细解析了这两个算法的原理、实现步骤及各自的优缺点,通过对比分析,展示了它们在不同场景下的适用性和性能差异。此外,本文还讨论了聚类算法的发展趋势,包括算法优化和新兴领域的应用前景。最
recommend-type

jupyter notebook没有opencv

### 如何在Jupyter Notebook中安装和使用OpenCV #### 使用`pip`安装OpenCV 对于大多数用户而言,最简单的方法是通过`pip`来安装OpenCV库。这可以通过运行以下命令完成: ```bash pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python ``` 上述命令会自动处理依赖关系并安装必要的组件[^3]。 #### 利用Anaconda环境管理工具安装OpenCV 另一种推荐的方式是在Anaconda环境中安装OpenCV。这种方法的优势在于可以更好地管理和隔离不同项目的依赖项。具体
recommend-type

QandAs问卷平台:基于React和Koa的在线调查工具

### 知识点概述 #### 标题解析 **QandAs:一个问卷调查平台** 标题表明这是一个基于问卷调查的Web平台,核心功能包括问卷的创建、编辑、发布、删除及统计等。该平台采用了现代Web开发技术和框架,强调用户交互体验和问卷数据处理。 #### 描述详细解析 **使用React和koa构建的问卷平台** React是一个由Facebook开发和维护的JavaScript库,用于构建用户界面,尤其擅长于构建复杂的、数据频繁变化的单页面应用。该平台的前端使用React来实现动态的用户界面和组件化设计。 Koa是一个轻量级、高效、富有表现力的Web框架,用于Node.js平台。它旨在简化Web应用的开发,通过使用async/await,使得异步编程更加简洁。该平台使用Koa作为后端框架,处理各种请求,并提供API支持。 **在线演示** 平台提供了在线演示的链接,并附有访问凭证,说明这是一个开放给用户进行交互体验的问卷平台。 **产品特点** 1. **用户系统** - 包含注册、登录和注销功能,意味着用户可以通过这个平台进行身份验证,并在多个会话中保持登录状态。 2. **个人中心** - 用户可以修改个人信息,这通常涉及到用户认证模块,允许用户查看和编辑他们的账户信息。 3. **问卷管理** - 用户可以创建调查表,编辑问卷内容,发布问卷,以及删除不再需要的问卷。这一系列功能说明了平台提供了完整的问卷生命周期管理。 4. **图表获取** - 用户可以获取问卷的统计图表,这通常需要后端计算并结合前端可视化技术来展示数据分析结果。 5. **搜索与回答** - 用户能够搜索特定的问卷,并进行回答,说明了问卷平台应具备的基本互动功能。 **安装步骤** 1. **克隆Git仓库** - 使用`git clone`命令从GitHub克隆项目到本地。 2. **进入项目目录** - 通过`cd QandAs`命令进入项目文件夹。 3. **安装依赖** - 执行`npm install`来安装项目所需的所有依赖包。 4. **启动Webpack** - 使用Webpack命令进行应用的构建。 5. **运行Node.js应用** - 执行`node server/app.js`启动后端服务。 6. **访问应用** - 打开浏览器访问`http://localhost:3000`来使用应用。 **系统要求** - **Node.js** - 平台需要至少6.0版本的Node.js环境,Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境,它使JavaScript能够在服务器端运行。 - **Webpack** - 作为现代JavaScript应用程序的静态模块打包器,Webpack可以将不同的模块打包成一个或多个包,并处理它们之间的依赖关系。 - **MongoDB** - 该平台需要MongoDB数据库支持,MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库,它使用易于理解的文档模型来存储数据,并且能够处理大量的数据和高并发读写。 #### 标签解析 - **React** - 应用的前端开发框架。 - **Redux** - 可能用于管理应用的状态,尽管在描述中没有提及,但标签的存在暗示了它可能被集成在项目中。 - **nodejs** - 表明整个平台是基于Node.js构建的。 - **koa** - 应用的后端开发框架。 - **questionnaire** - 强调该平台的主要用途是处理问卷。 - **KoaJavaScript** - 这个标签可能表明整个项目用JavaScript和Koa框架开发。 #### 压缩包子文件的文件名称列表 **QandAs-master** 这个文件名说明,这是该问卷平台项目的源代码仓库的主分支。在Git中,“master”通常是指主分支,包含了所有已经发布或准备发布的代码版本。 ### 结语 通过以上分析,QandAs这个问卷调查平台具备了完整的问卷生命周期管理功能,并使用了现代的前端和后端技术构建。它提供了一个便捷的在线问卷制作和数据分析平台,并且可以完全通过Git进行版本控制和源代码管理。开发者可以利用这个平台的标签和描述信息来理解项目结构和技术栈,以便进行学习、扩展或维护。
recommend-type

RLE编码与解码原理:揭秘BMP图像处理的关键步骤,提升解码效率

# 摘要 本文深入探讨了RLE(Run-Length Encoding)编码与解码的基础知识、原理和实现,以及其在BMP图像处理中的应用。RLE作为一种简单的无损数据压缩技术,通过识别数据中重复出现的序列来减少文件大小。本文详细解释了RLE的编码和解码原