goal_sample_rate 的作用是什么
时间: 2024-03-15 11:42:23 浏览: 10
`goal_sample_rate`是路径规划算法中的一个参数,表示随机采样目标点的概率。在RRT(Rapidly-exploring Random Tree)等基于随机采样的路径规划算法中,随机采样是一种常见的搜索策略,通过随机采样空间中的点,增加搜索的多样性和覆盖率,提高找到可行路径的概率。因此,增加目标点的搜索次数,可以使算法更加全面和高效地搜索空间。而`goal_sample_rate`就是控制目标点采样率的参数,通过调整它的值,可以影响算法的搜索效率和路径质量。
具体来说,当`goal_sample_rate`较小时,算法会更加注重探索空间中的其他区域,而在接近目标点的区域可能会搜索较少的次数,导致算法找到可行路径的概率较低。反之,当`goal_sample_rate`较大时,算法会更加注重探索接近目标点的区域,增加在这些区域搜索的次数,但可能会忽略其他区域,导致算法的路径质量较低。因此,在实际应用中,需要根据具体情况,结合其他参数,调整`goal_sample_rate`的值,以达到最优的搜索效果和路径质量。
相关问题
def plan(self, max_iter=10000, expand_dis=0.5, goal_sample_rate=0.1): 解释这行代码
这段代码看起来是在某个路径规划的类中,定义了一个叫做`plan`的函数。这个函数接受三个参数:`max_iter`、`expand_dis`和`goal_sample_rate`,它们的含义如下:
- `max_iter`:最大迭代次数,表示搜索树最多可以扩展的节点数,防止算法陷入死循环。
- `expand_dis`:扩展距离,表示在树上扩展节点时,每一次移动的最大距离。
- `goal_sample_rate`:目标采样率,表示随机采样目标点的概率,用于增加目标点的搜索次数,提高算法找到可行路径的概率。
这个函数的具体实现代码没有给出,但是可以猜测它实现了一个基于RRT算法的路径规划方法。在这个方法中,算法会随机采样起点和目标点,并通过搜索树不断扩展节点,直到找到一条连接起点和目标点的路径。在扩展节点时,算法会根据设定的扩展距离,在树上向外扩展一定距离,并将新节点加入搜索树中。在目标采样时,算法会以一定的概率随机采样目标点,使得搜索更加全面和高效。
双向rrt算法python代码
以下是双向RRT算法的Python代码示例:
```python
import random
import math
import matplotlib.pyplot as plt
class RRTNode:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
self.parent = None
class BiRRT:
def __init__(self, start, goal, obstacle_list, rand_area, expand_dist=0.5, goal_sample_rate=20, max_iter=500):
self.start_node = RRTNode(start[0], start[1])
self.goal_node = RRTNode(goal[0], goal[1])
self.obstacle_list = obstacle_list
self.min_rand = rand_area[0]
self.max_rand = rand_area[1]
self.expand_dist = expand_dist
self.goal_sample_rate = goal_sample_rate
self.max_iter = max_iter
self.node_list1 = [self.start_node]
self.node_list2 = [self.goal_node]
self.path = []
def planning(self):
for i in range(self.max_iter):
if random.randint(0, 100) > self.goal_sample_rate:
rnd = self.get_random_node()
else:
rnd = self.goal_node
nearest_node1 = self.nearest_node(self.node_list1, rnd)
nearest_node2 = self.nearest_node(self.node_list2, rnd)
new_node1 = self.steer(nearest_node1, rnd, self.expand_dist)
new_node2 = self.steer(nearest_node2, rnd, self.expand_dist)
if self.check_collision(new_node1) and self.check_collision(new_node2):
self.node_list1.append(new_node1)
self.node_list2.append(new_node2)
self.connect(new_node1, new_node2)
if self.calc_dist(new_node1, self.goal_node) < self.expand_dist:
final_node = self.steer(new_node1, self.goal_node, self.expand_dist)
if self.check_collision(final_node):
self.path = self.get_path(final_node)
return self.path
self.node_list1, self.node_list2 = self.node_list2, self.node_list1
def steer(self, from_node, to_node, extend_length=float("inf")):
new_node = RRTNode(from_node.x, from_node.y)
dist, angle = self.calc_distance_and_angle(new_node, to_node)
if dist < extend_length:
extend_length = dist
new_node.x += extend_length * math.cos(angle)
new_node.y += extend_length * math.sin(angle)
new_node.parent = from_node
return new_node
def connect(self, from_node, to_node):
from_node.parent = to_node
def get_path(self, node):
path = [[node.x, node.y]]
while node.parent:
node = node.parent
path.append([node.x, node.y])
return path
def nearest_node(self, node_list, node):
nearest_node = node_list[0]
for n in node_list:
if self.calc_dist(n, node) < self.calc_dist(nearest_node, node):
nearest_node = n
return nearest_node
def calc_dist(self, from_node, to_node):
return math.sqrt((from_node.x - to_node.x) ** 2 + (from_node.y - to_node.y) ** 2)
def calc_distance_and_angle(self, from_node, to_node):
dx = to_node.x - from_node.x
dy = to_node.y - from_node.y
dist = math.sqrt(dx ** 2 + dy ** 2)
angle = math.atan2(dy, dx)
return dist, angle
def check_collision(self, node):
for (ox, oy, size) in self.obstacle_list:
if math.sqrt((node.x - ox) ** 2 + (node.y - oy) ** 2) <= size:
return False
return True
def get_random_node(self):
if random.randint(0, 100) > self.goal_sample_rate:
rnd = RRTNode(random.uniform(self.min_rand, self.max_rand), random.uniform(self.min_rand, self.max_rand))
else:
rnd = self.goal_node
return rnd
def plot_path(self):
plt.plot([x for (x, y) in self.path], [y for (x, y) in self.path], '-r')
for (ox, oy, size) in obstacleList:
circle = plt.Circle((ox, oy), size, color='b')
plt.gcf().gca().add_artist(circle)
plt.plot(self.start_node.x, self.start_node.y, 'xr')
plt.plot(self.goal_node.x, self.goal_node.y, 'xr')
plt.axis('equal')
plt.show()
if __name__ == '__main__':
obstacleList = [(5, 5, 1), (3, 6, 2), (3, 8, 2), (5, 10, 2), (7, 9, 2), (9, 10, 2)]
start = [0.0, 0.0]
goal = [10.0, 10.0]
rrt = BiRRT(start, goal, obstacleList, [-2, 12])
path = rrt.planning()
if path:
print(path)
rrt.plot_path()
else:
print("Cannot find path!")
```
请注意,此示例仅用于演示双向RRT算法,并且可能需要根据您的具体需求进行修改。