pathplanning

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pathplanning [2019/03/11 20:54] – [Installation de projet] sshenpathplanning [2019/03/11 21:39] (current) – [Résultat et Discussion du Projet] sshen
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 Dans ce programme, la taille de la carte que nous avons conçue est ajustable. Nous pouvons ajuster la taille de la carte en fonction de la taille de la carte d'entrée. Pour assurer que le labyrinthe a un point de départ et un point d'arrivée uniques, nous spécifions deux cercles, dont l'un représente le point de départ sur le coin inférieur gauche pour et le point d'arrivée est sur le coin supérieur droit. À part des positions de départ et d'arrivée, les frontières sont entourées de "murs" et la carte présentes des obstacles de formes différentes. Dans ce programme, la taille de la carte que nous avons conçue est ajustable. Nous pouvons ajuster la taille de la carte en fonction de la taille de la carte d'entrée. Pour assurer que le labyrinthe a un point de départ et un point d'arrivée uniques, nous spécifions deux cercles, dont l'un représente le point de départ sur le coin inférieur gauche pour et le point d'arrivée est sur le coin supérieur droit. À part des positions de départ et d'arrivée, les frontières sont entourées de "murs" et la carte présentes des obstacles de formes différentes.
 Les détails de la configuration d’environnement continue sont les suivants : \\ Les détails de la configuration d’environnement continue sont les suivants : \\
 +
 - Point de départ :   (400, 100), le point jaune dans le coin inférieur gauche\\ - Point de départ :   (400, 100), le point jaune dans le coin inférieur gauche\\
 - Point d'arrivée : (200, 450), le point jaune dans le coin supérieur droit\\ - Point d'arrivée : (200, 450), le point jaune dans le coin supérieur droit\\
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 Le chemin bleu est le chemin réel, et le noir est le chemin idéal. Nous pouvons remarquer que les formes de deux chemins sont presque les mêmes. Le chemin bleu est le chemin réel, et le noir est le chemin idéal. Nous pouvons remarquer que les formes de deux chemins sont presque les mêmes.
 \\ \\
 +Pour comparer les 3 algorithmes de RRT, nous avons calculé la valeur moyenne de 10 fois et les résultats sont dans le tableau suivant :\\
 |              ^ Longueur de noeud_liste            ^ Longueur de chemin          ^Temps (s)^ |              ^ Longueur de noeud_liste            ^ Longueur de chemin          ^Temps (s)^
 ^ RRT    | 919          | 110        |9,56 | ^ RRT    | 919          | 110        |9,56 |
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 Il existe plusieurs fichiers, ce que nous utilisons est les fichiers suivants:\\   Il existe plusieurs fichiers, ce que nous utilisons est les fichiers suivants:\\  
 rrt.ipynb : l'algorithme RRT\\ rrt.ipynb : l'algorithme RRT\\
-rrt-connect : l'algorithme RRT-Connect\\ +rrt-connect.ipynb : l'algorithme RRT-Connect\\ 
-p-rrt: l'algorithme parallèle RRT\\ +p-rrt.ipynb : l'algorithme parallèle RRT\\ 
-Environnement: il permet de créer l'environnement continu ou discret\\+Environnement.ipynb : il permet de créer l'environnement continu ou discret\\
 rrt.py : exemple de pygame RRT\\ rrt.py : exemple de pygame RRT\\
  
 Pour les détails de ce projet, vous pouvez regarder mon rapport technique et les codes sur ce Github (https://github.com/Pikalchemist/lems/tree/sheng). Pour les détails de ce projet, vous pouvez regarder mon rapport technique et les codes sur ce Github (https://github.com/Pikalchemist/lems/tree/sheng).
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  • Last modified: 2019/04/25 14:08
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