PRM路徑規劃演算法
%% PRM parameters map=im2bw(imread('map1.bmp')); % input map read from a bmp file. for new maps write the file name here source=[10 10]; % source position in Y, X format goal=[490 490]; % goal position in Y, X format k=50; % number of points in the PRM display=true; % display processing of nodes if ~feasiblePoint(source,map), error('source lies on an obstacle or outside map'); end if ~feasiblePoint(goal,map), error('goal lies on an obstacle or outside map'); end imshow(map); rectangle('position',[1 1 size(map)-1],'edgecolor','k') vertex=[source;goal]; % source and goal taken as additional vertices in the path planning to ease planning of the robot if display, rectangle('Position',[vertex(1,2)-5,vertex(1,1)-5,10,10],'Curvature',[1,1],'FaceColor','r'); end % draw circle if display, rectangle('Position',[vertex(2,2)-5,vertex(2,1)-5,10,10],'Curvature',[1,1],'FaceColor','r'); end tic; % tic-toc: Functions for Elapsed Time %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Step 1, Constructs the Map %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% iteratively add vertices while length(vertex)<k+2 x = double(int32(rand(1,2) .* size(map))); % using randomly sampled nodes(convert to pixel unit) if feasiblePoint(x,map), vertex=[vertex;x]; if display, rectangle('Position',[x(2)-5,x(1)-5,10,10],'Curvature',[1,1],'FaceColor','r'); end end end if display disp('click/press any key'); % blocks the caller's execution stream until the function detects that the user has pressed a mouse button or a key while the Figure window is active waitforbuttonpress; end %% attempts to connect all pairs of randomly selected vertices edges = cell(k+2,1); % edges to be stored as an adjacency list for i=1:k+2 for j=i+1:k+2 if checkPath(vertex(i,:),vertex(j,:),map); edges{i}=[edges{i};j]; edges{j}=[edges{j};i]; if display, line([vertex(i,2);vertex(j,2)],[vertex(i,1);vertex(j,1)]); end end end end if display disp('click/press any key'); waitforbuttonpress; end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Step 2, Finding a Path using A* %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % structure of a node is taken as: [index of node in vertex, historic cost, heuristic cost, total cost, parent index in closed list (-1 for source)] Q=[1 0 heuristic(vertex(1,:),goal) 0+heuristic(vertex(1,:),goal) -1]; % the processing queue of A* algorihtm, open list closed=[]; % the closed list taken as a list pathFound=false; while size(Q,1) > 0 % while open-list is not empty [A, I] = min(Q,[],1);% find the minimum value of each column current = Q(I(4),:); % select smallest total cost element to process Q=[Q(1:I(4)-1,:);Q(I(4)+1:end,:)]; % delete element under processing if current(1)==2 % index of node in vertex==2(goal) pathFound=true;break; end for mv = 1:length(edges{current(1)}) % iterate through all edges from the node newVertex=edges{current(1)}(mv); % move to neighbor node if length(closed)==0 || length(find(closed(:,1)==newVertex))==0 % not in closed(Ignore the neighbor which is already evaluated) historicCost = current(2) + historic(vertex(current(1),:),vertex(newVertex,:)); % The distance from start to a neighbor heuristicCost = heuristic(vertex(newVertex,:),goal); totalCost = historicCost + heuristicCost; add = true; % not already in queue with better cost if length(find(Q(:,1)==newVertex))>=1 I = find(Q(:,1)==newVertex); if totalCost > Q(I,4), add=false; % not a better path else Q=[Q(1:I-1,:);Q(I+1:end,:);];add=true; end end if add Q=[Q;newVertex historicCost heuristicCost totalCost size(closed,1)+1]; % add new nodes in queue end end end closed=[closed;current]; % update closed lists end if ~pathFound error('no path found') end fprintf('processing time=%d \nPath Length=%d \n\n', toc, current(4)); path=[vertex(current(1),:)]; % retrieve path from parent information prev = current(5); while prev > 0 path = [vertex(closed(prev,1),:);path]; prev = closed(prev, 5); end imshow(map); rectangle('position',[1 1 size(map)-1],'edgecolor','k') line(path(:,2),path(:,1),'color','r');
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