if distanceCost(newPoint,goal) < threshold; pathFound = true; break; end
时间: 2024-02-14 19:21:17 浏览: 23
这段代码是用于在RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法中检查是否找到了可行的路径。其中,newPoint是通过扩展树结构生成的新节点,goal是路径的目标点,threshold是允许的路径误差阈值。
首先,通过调用distanceCost函数计算新节点newPoint到目标点goal的距离,如果距离小于允许的路径误差阈值threshold,则认为找到了一条可行的路径。此时将pathFound设置为true,退出循环,并返回可行路径。
RRT算法是一种用于路径规划的随机采样算法,其基本思想是通过不断扩展树结构,生成一棵包含起点和终点的树,最终从树中找到一条可行的路径。在RRT算法中,通过不断扩展树结构,生成新节点,并计算新节点到目标点的距离,直到找到一条可行的路径或者达到最大尝试次数为止。通过设置路径误差阈值threshold,可以控制可行路径的误差范围,从而得到更精确的路径规划结果。
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while failedAttempts <= maxFailedAttempts % 循环生成rrt树 %% 选择一个随机配置 if rand < 0.5 sample = rand(1,6) .* searchSize-180; % 随机样本 else sample = S_goal; % 以样本为目标生成偏置树 end %% 选择RRT树中最接近qrand的节点 [A, I] = min( distanceCost(RRTree(:,1:6),sample) ,[],1); % 找出离采样点最近的节点 closestNode = RRTree(I(1),1:6); %% 从qnearest向qrand方向移动一个增量距离 movingVec = sample-closestNode; movingVec = movingVec/sqrt(sum(movingVec.^2)); %单位化 newPoint = closestNode + stepsize * movingVec; if ~StaticCollisionDetection_sphere(newPoint, circleCenter,r,choice_L) % 如果树中最近的节点延伸到新点是可行的 failedAttempts = failedAttempts + 1; continue; end %将符合位置要求的节点加入树中: if distanceCost(newPoint,S_goal) < threshold pathFound = true; break; end % 达到目标 [A, I2] = min( distanceCost(RRTree(:,1:6),newPoint) ,[],1); % 检查新节点是否已经存在于树中 if distanceCost(newPoint,RRTree(I2(1),1:6)) < threshold, failedAttempts = failedAttempts + 1; continue; end RRTree = [RRTree; newPoint I(1)]; % 添加节点 if length(RRTree(:,1))>1500 RRTree = double([S_start -1]); search=search+1; if display close; %回溯规划轨迹,从父信息中检索路径:
该代码段是一个RRT(Rapidly-exploring Random Tree)路径规划算法的实现。该算法通过随机采样的方式不断生成一棵树,直到找到一条连接起点和终点的路径。具体实现中,算法会随机生成一个样本点,然后在已有的树中找到距离样本点最近的节点,从该节点出发,朝着样本点方向移动一定距离,得到一个新的节点。如果新节点与其他障碍物没有碰撞,则将该节点添加到树中。如果新节点距离终点足够近,则认为找到了一条路径。如果没有找到路径,则继续随机生成样本点,直到达到最大失败次数或者找到一条路径为止。
该代码段中的具体实现涉及到一些变量和函数。其中,distanceCost函数用于计算两个点之间的距离;StaticCollisionDetection_sphere函数用于检测新节点是否与其他障碍物发生碰撞;searchSize表示采样空间的大小;stepsize表示每次移动的距离;threshold表示到达终点的距离阈值;maxFailedAttempts表示最大失败次数;RRTree表示已有的树,每个节点包含位置信息和父节点的索引;S_goal和S_start分别表示终点和起点的位置信息;circleCenter和r表示障碍物的圆心位置和半径大小。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <NetDataEvaluateSet> <Analysis netName="kqgs002_hq"> <Analysis value="548548.626,3319421.300,548548.700,3319421.300,548548.700,3319421.358,548548.626,3319421.358,548548.626,3319421.300" name="FlyPointAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="true" name="IntersectLineAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="3" name="IsolatedLineAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="0.003" name="NearLineNodeAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="false" name="NetConnectivityAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="0.001" name="RepeatLineAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="0.001" name="RepeatPointAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="0.001" name="ShortLineAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis name="AttributeAnalysis"> <Analysis dname="泵房" fldname="唯一编号" isAnalysis="true" highlight="泵房" expression="1" flag="true" type="1"/> </Analysis> <Analysis name="LinkDegreeAnalysis"> <Analysis dname="泵站" analysis_name="1" typevalue=""纵坐标" = '3319645.891'" cnns="2,3" isAnalysis="true"/> </Analysis> <Analysis name="LinkRuleAnalysis"> <Analysis dname="泵房" nod_fldname="所在位置" analysis_name="3" typevalue=""所属镇街" = 3 " equals="true" lin_fldname="管线口径" threshold="3" isAnalysis="true" ldname=""/> </Analysis> </Analysis> </NetDataEvaluateSet>清除 <Analysis value="548548.626,3319421.300,548548.700,3319421.300,548548.700,3319421.358,548548.626,3319421.358,548548.626,3319421.300" name="FlyPointAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="true" name="IntersectLineAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="3" name="IsolatedLineAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="0.003" name="NearLineNodeAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="false" name="NetConnectivityAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="0.001" name="RepeatLineAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="0.001" name="RepeatPointAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis value="0.001" name="ShortLineAnalysis" isAnalysis="true"/> <Analysis name="AttributeAnalysis"> <Analysis dname="泵房" fldname="唯一编号" isAnalysis="true" highlight="泵房" expression="1" flag="true" type="1"/> </Analysis> <Analysis name="LinkDegreeAnalysis"> <Analysis dname="泵站" analysis_name="1" typevalue=""纵坐标" = '3319645.891'" cnns="2,3" isAnalysis="true"/> </Analysis> <Analysis name="LinkRuleAnalysis"> <Analysis dname="泵房" nod_fldname="所在位置" analysis_name="3" typevalue=""所属镇街" = 3 " equals="true" lin_fldname="管线口径" threshold="3" isAnalysis="true" ldname=""/> </Analysis>部分写代码
这段文本看起来像是XML格式的数据,如果要在代码中清除某个节点,可以使用XML解析库将数据解析成DOM树,然后找到需要删除的节点,调用removeChild()方法进行删除,最后再将修改后的DOM树重新写回到文件中即可。
以下是Python代码的示例:
```python
import xml.dom.minidom
# 解析XML文件
doc = xml.dom.minidom.parse("data.xml")
# 获取根节点
root = doc.documentElement
# 找到需要删除的节点
to_remove = root.getElementsByTagName("Analysis")[0]
# 删除节点
root.removeChild(to_remove)
# 将修改后的DOM树写回文件
with open("data.xml", "w") as f:
f.write(doc.toxml())
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际上在处理XML数据时可能会涉及到更复杂的操作,比如遍历整个DOM树、查找特定的节点、修改节点属性等。如果需要更多帮助,可以参考Python的XML解析库文档或者在社区中寻求帮助。
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