Python实现动态窗口避障及路径规划_动态避障 python

 实现效果

实现原理

定义速度空间

速度空间是在下一个时间间隔之内，根据船的实际情况：比如加速度、当前速度等等定义，就是船在下一个时间间隔之内所有可能的速度和加速度的集合，理解起来就是一个二维的矩阵。比如说当前速度为，偏航角为°，假设船的最大加速度为，最大角加速度为°/s，时间间隔为，船的最大允许速度为，那么当前状态的速度空间中，速度取值为，偏航角取值为55°~65°。

定义成本函数

因为对于速度空间中的每一个速度与角速度，在一定的时间内都能跑出一条轨迹，成本函数的作用就是筛选出这些轨迹中的最优值。成本函数的定义可以多种多样，在代码中主要考虑的是到达目标点的成本，加速能耗成本和避障成本。对于某一条轨迹，肯定对应着许多个位置，因为我们会预估许多个时间间隔，这些位置距离要航行的终点的距离的一个平均水平肯定是越小越好，因为每走一步我们肯定是希望越来越靠近终点，那么可以根据这个给成本函数中的目标成本赋值一定的权重，如果想要更快到达目标点，这个权重可以给到很大，这样船就能更快到达目标点。同样对于加速能耗成本来说，速度越快，能耗肯定越大；避碰成本也一样，我们肯定希望船航行过程中离障碍点越远越好，在代码中直接用一个幂函数来定义成本函数项。

运动模型

运动模型肯定得根据电机模型来确定，但是这里只是仿真说明，所以尽可能采用平均值的方法定义运动。船下一个时刻的位置和偏航角的定义如下：

代码

import time
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#定义状态类，用于存储船体航行过程中每一个时刻的状态----------
#time：状态对应的时刻，方便与ROS耦合
#x、y：船体的坐标
#velocity：速度
#yaw：偏航角，仿真只在二维空间，所以只定义一个角
#yawrate：角速度
#dyawrate：角加速度，代码中没有用到，在这里定义只是方便更加靠近真实的船
#cost：每走一步对应的成本
#--------------------------------------------------------
class state(object):
    def __init__(self,time,x,y,velocity,yaw,yawrate,dyawrate,cost):
        self.time=time
        self.x=x
        self.y=y
        self.velocity=velocity
        self.yaw=yaw
        self.yawrate=yawrate
        self.dyawrate=dyawrate
        self.cost=cost
#定义航行过程中存储船所有状态和利用船的状态进行DWM的类-------
#ship：列表，列表的元素是上面定义的state类，用于存储航行过程中的所有时刻的状态
#obstacle：列表，元素是障碍点的坐标，这里的障碍点可以是建图完成之后再传入，或者通过传感器探测实时更新
#obstacle_windows：本意是定义一个船探测障碍物的探测半径，避障只需要考虑船能探测到的范围内进行就可以，本例中没有用到
#dt~saferadius：船的固有参数，比如maxvelocity是船能达到的最大速度。
class ship(object):
    def __init__(self):
        self.ship=[]
        self.obstacle=np.array([[0,0]])
        self.obstacle_windows=np.array([[0,0]])
        self.dt=0.1
        self.maxvelocity=1.4
        self.minvelocity=0
        self.maxlinearacc=0.2
        self.maxdyawrate=40*math.pi/180
        self.velocityres=0.01
        self.yawrateres=0.5*math.pi/180
        self.predicttime=3
        self.to_goal_coeff=1.0
        self.velocity_coeff=1.0
        self.saferadius=0.5
        self.goal=np.array([0,0])
        self.arrive=False
#初始化函数----------------------------
    def initialState(self,state):
        self.ship.append(state)
    def initialobstacle(self,obstacle):
        self.obstacle=obstacle.assemble
    def initialgoal(self,goal):
        self.goal=goal
#------------------------------------
#运动函数，根据上面说的运动公式---------
    def motion(self,velocity,yawrate):
        temp_state = state(self.ship[-1].time + self.dt,
                           self.ship[-1].x + motion_velocity * math.cos(self.ship[-1].yaw) * self.dt,
                           self.ship[-1].y + motion_velocity * math.sin(self.ship[-1].yaw) * self.dt,
                           velocity,
                           self.ship[-1].yaw+yawrate*self.dt,
                           yawrate,
                           (yawrate - self.ship[-1].yawrate) / self.dt,
                           0)
        self.ship.append(temp_state)
        return temp_state
#------------------------------------
#动态窗口定义-------------------------
    def motion_windows(self):
        current_velocity=self.ship[-1].velocity
        current_yawrate=self.ship[-1].yawrate
        maxvelocity=np.min([self.maxvelocity,current_velocity+self.maxlinearacc*self.dt])
        minvelocity=np.max([self.minvelocity,current_velocity-self.maxlinearacc*self.dt])
        maxyawrate=current_yawrate+self.maxdyawrate*self.dt
        minyawrate=current_yawrate-self.maxdyawrate*self.dt
 
        return np.array([minvelocity,maxvelocity,minyawrate,maxyawrate])
#------------------------------------
#三项成本函数的定义-------------------
    def cost_goal(self,locus):
        return distance(np.array([locus[-1].x,locus[-1].y]),self.goal)*self.to_goal_coeff
    def cost_velocity(self,locus):
        return (self.maxvelocity-locus[-1].velocity)*self.velocity_coeff
    def cost_obstacle(self,locus):
 
        dis=[]
        for i in locus:
            for ii in self.obstacle:
                dis.append(distance(np.array([i.x,i.y]),ii))
        dis_np=np.array(dis)
        return 1.0/np.min(dis_np)
    def cost_total(self,locus):
        return self.cost_goal(locus)+self.cost_velocity(locus)+self.cost_obstacle(locus)
#-----------------------------------
#遍历动态窗口内所有轨迹，调用成本函数计算成本并且择优计算最优速度与加速度----
    def search_for_best_uv(self):
        windows=self.motion_windows()
        best_uv=np.array([0,0])
        currentcost=np.inf
        # initship=copy.deepcopy(self.ship)
        initship = self.ship[:]
        best_locus=[]
 
        for i in np.arange(windows[0],windows[1],self.velocityres):
            # beginw=time.time()
            for ii in np.arange(windows[2],windows[3],self.yawrateres):
                locus=[]
                # for t in np.arange(0,self.predicttime,self.dt):
                #     locus.append(self.motion(i,ii))
                t=0
                while(t<=self.predicttime):
                    locus.append(self.motion(i, ii))
                    t=t+self.dt
                newcost=self.cost_total(locus)
                if currentcost>newcost:
                    currentcost=newcost
                    best_uv=[i,ii]
                    # best_locus=copy.deepcopy(locus)
                    best_locus=locus[:]
 
                self.ship=initship[:]
 
            self.ship=initship[:]
 
        self.ship=initship[:]
        self.show_animation(best_locus)
        return best_uv,currentcost
#-----------------------------------------------------------------
#用matplotlib画图，一帧一帧图像交替，展示动态效果--------------------
    def show_animation(self,locus):
        plt.cla()
        plt.scatter(self.obstacle[:,0],self.obstacle[:,1],s=5)
        plt.plot(self.goal[0],self.goal[1],"ro")
        x=[]
        y=[]
        for i in locus:
            x.append(i.x)
            y.append(i.y)
        plt.plot(x,y,"g-")
        plt.plot(self.ship[-1].x,self.ship[-1].y,"ro")
        plt.arrow(self.ship[-1].x,self.ship[-1].y,2*math.cos(self.ship[-1].yaw),2*math.sin(self.ship[-1].yaw),head_length=1.5 * 0.1*6, head_width=0.1*4)
        plt.grid(True)
        plt.xlim([-10,self.goal[0]*1.3])
        plt.ylim([-10,self.goal[1]*1.3])
        plt.pause(0.0001)
#-------------------------------------------------------------------
#安全检测，判断船离障碍物是不是撞上了，目前还没有想到什么比较好的重启小船的函数，只能让小船休眠
    def safedetect(self):
        positionx=self.ship[-1].x
        positiony=self.ship[-1].y
        position=np.array([positionx,positiony])
        for i in self.obstacle:
            if distance(position,i)<=self.saferadius:
                print("撞上了！")
                time.sleep(100000)
#--------------------------------------------------------------------
#障碍物类，实现障碍物随机运动，本来想生成随机数目坐标随机的障碍物，但是想想还是算了---
class obstacle(object):
    def __init__(self):
        self.assemble=3*np.array([
            [-1, -1],
            [0, 2],
            [4.0, 2.0],
            [4.0, 1.0],
            [5.0, 4.0],
            [2.5, 4.0],
            [5.0, 5.0],
            [5.0, 2.5],
            [5.0, 6.0],
            [5.0, 9.0],
            [6.0,6.0],
            [7.0,6.0],
            [10.0,8.0],
            [10.0, 4.0],
            [8.0, 9.0],
            [7.0, 9.0],
            [12.0, 12.0]
            ])
        self.locus=np.vstack(([self.assemble],))
    def update(self):
        for i in self.assemble:
            alpha=2*np.random.random()*np.pi
            i[0]=i[0]+0.2*np.cos(alpha)
            i[1]=i[1]+0.2*np.sin(alpha)
        self.locus = np.vstack((self.locus,[self.assemble]))
    def returnlocus(self,index):
        lx=[]
        ly=[]
        for i in self.locus:
            lx.append(i[index][0])
            ly.append(i[index][1])
        return lx,ly
#-----------------------------------------------------------------
def distance(point1,point2):
    return np.sqrt((point1[0]-point2[0])**2+(point1[1]-point2[1])**2)
 
 
 
if __name__=='__main__':
    state1=state(0,10,0,0.2,math.pi/2,0,0,0)
    ship=ship()
    obstacle=obstacle()
    #初始化
    ship.initialState(state1)
    ship.initialgoal(np.array([35,35]))
    ship.initialobstacle(obstacle)
 
    cost=0
    best_uv=np.array([0,0])
#这里的for循环可以改成while循环，在船到达之前都要运动迭代    
    for i in range(1000):
        time_begin=time.time()
        best_uv,cost=ship.search_for_best_uv()
        newstate=ship.motion(best_uv[0],best_uv[1])
        ship.ship[-1].cost = cost
        #ship.obstacle_in_windows()
        time_end=time.time()
        obstacle.update()
        ship.initialobstacle(obstacle)
        ship.safedetect()
        print("第%d次迭代，耗时%.6fs，当前距离终点%.6f"%(i+1,(time_end-time_begin),distance(np.array([ship.ship[-1].x,ship.ship[-1].y]),ship.goal)))
        if distance(np.array([ship.ship[-1].x,ship.ship[-1].y]),ship.goal)<ship.saferadius:
            print("Done!")
            break
        # print("当前轨迹值：")
        # for i in ship.ship:
        #     print("(%.2f,%.2f)"%(i.x,i.y))
    fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(15,10))
 
    ax[0].scatter(ship.obstacle[:,0],ship.obstacle[:,1],s=5)
    ax[0].plot(ship.goal[0],ship.goal[1],"ro")
    lx=[]
    ly=[]
    lt=[]
    lc=[]
    for i in ship.ship:
        lx.append(i.x)
        ly.append(i.y)
        lt.append(i.time)
        lc.append(i.cost)
    ax[0].plot(lx,ly)
    for i in range(17):
        locusx,locusy=obstacle.returnlocus(i)
        ax[0].plot(locusx,locusy)
    ax[0].grid(True)
    ax[0].set_title(label="locus figure")
    ax[1].scatter(lt,lc,s=2)
    ax[1].grid(True)
    ax[1].set_title("cost figure")
 
    plt.show()

动态效果

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